基于BP-Net网络结构的图像去雾算法研究

• 作者: 刘仕彦 张智杰 雷波
• 来源期刊: 光学与光电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 去雾 残差网络 信息蒸馏 感知损失
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 图像与信号处理
• 页码范围: 46-52
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

神经网络已被大量应用于图像去雾领域,并取得了较好的效果.但是一般用于去雾的神经网络的深度较深且结构复杂,不利于其在嵌入式平台上的部署.提出了一种基于基础块堆叠的架构,BP-Net(Block Piled Network) .并分别尝试用残差块与信息蒸馏网络(IDN)的信息蒸馏块作为网络中的基础块.此外,采用感知损失函数进行网络训练.训练结果在SOTS测试集上的平均PSNR与SSIM值分别达到了33.15 dB与0.977 2.此外,在大幅缩减基础块数量后,网络去雾效果也有良好表现.