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針對現有圖像去霧算法嚴重依賴中間量準確估計的問題，提出了一種基于 Wasserstein生成對抗網絡（wGAN）的端到端圖像去霧模型。首先，使用全卷積密集塊網絡（FC- Dense Net充分學習圖像中霧的特征;其次，采用殘差學習思想直接從退化圖像中學習到清晣圖像的特征，實現端到端的去霧;最后，使用均方誤差和感知結構誤差函數作為模型的損失函數，以確保生成圖像結構和內容的相似度，并使用WGAN對生成結果細致優化，生成清晰逼真的無霧圖像。實驗結果表明，在合成霧天教據集上，該算法在結構相似度上比其他對比算法提高了4%;在自然霧天圖像上，由該算法恢復的圖像具有較髙的清晰度和對比度，在主觀評價上優于其他對比算法。
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