Resumen

Inspirado en la aplicación de las redes CycleGAN al problema de conversión de estilo de imagen de Zhu et al. (2017), este artículo propone una red de extremo a extremo, DefogNet, para resolver el problema de desempañado de imagen única, tratando el problema de desempañado de imagen como un problema de conversión de estilo de una imagen empañada a una imagen no empañada, sin la necesidad de estimar información a priori de un modelo de dispersión atmosférica. DefogNet mejora a CycleGAN al agregar una estructura de conexión entre capas en el generador para mejorar la capacidad de extracción de características multinivel de las redes. La función de pérdida fue rediseñada para agregar una pérdida de percepción de detalles y una pérdida de percepción de color para mejorar la calidad de la recuperación de información de textura y producir mejores imágenes sin niebla. En este artículo se presenta el novedoso algoritmo Defog-SN. Este algoritmo agrega una capa de normalización espectral a la capa de convolución de los discriminadores para que la red discriminante se ajust

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:CycleGAN; DefogNet; Desempañado de imágenes; Conversión de estilo; Normalización espectral; Extracción de características a múltiples escalas
• Keywords:CycleGAN; DefogNet; Image dehazing; Style conversion; Spectral normalization; Multiscale feature extraction