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Generative adversarial network-based atmospheric scattering model for image dehazing

Digital Communications and Networks 2021年第2期7卷 178-186页

作者： Jinxiu Zhu Leilei Meng Wenxia Wu Dongmin Choi Jianjun Ni College of Internet of Things Engineering Hohai UniversityChangzhouJiangsu213022China Jiangsu Provincial Collaborative Innovation Center of World Water Valley and Water Ecological Civilization NanjingJiangsu211100China Chosun University Gwangju61452Republic of Korea

This paper presents a trainable Generative Adversarial Network(GAN)-based end-to-end system for image dehazing,which is named the *** can be used for edge computing-based applications,such as roadside *** adopts two networks:one is generator(G),and the other is discriminator(D).The G adopts the U-Net architecture,whose layers are particularly designed to incorporate the atmospheric scattering model of image *** using a reformulated atmospheric scattering model,the weights of the generator network are initialized by the coarse transmission map,and the biases are adaptively adjusted by using the previous round's trained *** the details may be blurry after the fog is removed,the contrast loss is added to enhance the visibility *** from the typical GAN adversarial loss,the pixel-wise Mean Square Error(MSE)loss,the contrast loss and the dark channel loss are introduced into the generator loss *** experiments on benchmark images,the results of which are compared with those of several state-of-the-art methods,demonstrate that the proposed DehazeGAN performs better and is more effective.

关键词： Dehazing edge computing applications Atmospheric scattering model Contrast loss

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