Self-Guided Image Dehazing Using Progressive Feature Fusion.

人工智能 计算机科学 保险丝(电气) 图像融合 水准点(测量) 图像复原 计算机视觉 特征(语言学) 图像(数学) 特征检测(计算机视觉) 特征提取 融合 模式识别(心理学)
作者
Haoran Bai,Jinshan Pan,Xinguang Xiang,Jinhui Tang
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:31: 1217-1229 被引量:1
标识
DOI:10.1109/tip.2022.3140609
摘要

We propose an effective image dehazing algorithm which explores useful information from the input hazy image itself as the guidance for the haze removal. The proposed algorithm first uses a deep pre-dehazer to generate an intermediate result, and takes it as the reference image due to the clear structures it contains. To better explore the guidance information in the generated reference image, it then develops a progressive feature fusion module to fuse the features of the hazy image and the reference image. Finally, the image restoration module takes the fused features as input to use the guidance information for better clear image restoration. All the proposed modules are trained in an end-to-end fashion, and we show that the proposed deep pre-dehazer with progressive feature fusion module is able to help haze removal. Extensive experimental results show that the proposed algorithm performs favorably against state-of-the-art methods on the widely-used dehazing benchmark datasets as well as real-world hazy images.
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