肖昌云, 王梓创, 刘虹余, 韩冰, 陈信强
上海船舶运输科学研究所学报. 2024, 47(6): 14-19.
为提升船舶在雾天等能见度不良条件下对周围环境的感知能力,提出一种基于循环生成对抗网络的海事图像去雾方法,并引入循环一致性和恒等映射损失,避免图像过度变形和重要特征信息丢失,提升去雾效果的稳定性。在模拟海雾图像和真实海雾图像上对该方法的有效性进行验证,并选取当前主流的海事图像去雾方法进行对比分析。研究结果表明,该方法在峰值信噪比、结构相似性和颜色差异等指标上的表现均优于其他方法,峰值信噪比平均值为21.92 dB,相比其他方法至少提升8.79 dB,能有效去除图像中的海雾,恢复图像的细节和纹理信息。