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針對大多數(shù)圖像去霧算法模型參數(shù)估計準(zhǔn)確性差及色彩失真等問題，提岀了一種端到端的密集連接擴(kuò)張卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。首先，通過使用多層密集連接結(jié)枃來増加網(wǎng)絡(luò)的特征利用窣，避免網(wǎng)絡(luò)加深時的梯度消失現(xiàn)象。其次，通過在密集塊中使用不同擴(kuò)張率的擴(kuò)張卷積，使網(wǎng)絡(luò)在充分聚合上下文特征信息時不損失空間分辨率，并避免了網(wǎng)格偽影的產(chǎn)生。最后，為了提高算法的去霧能力，將該網(wǎng)絡(luò)劃分為多個階段，并在每個階段引入側(cè)輸岀模抉，從而獲得更精確的特征信息。實驗結(jié)果表明，所提岀的去霧算法無論是在合成數(shù)據(jù)集上還是在真實數(shù)據(jù)集上都取得了較妤的去霧效果，恢復(fù)的色彩更接近無霧圖像，并且定量評價指標(biāo)峰值信噪比（PSNR）和結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）均優(yōu)于其他對比方法。
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