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公开(公告)号：CN111260584A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010057181.7
申请日：2020-01-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于GAN网络的水下退化图像恢复的方法，用于解决无成对数据集的水下退化图像恢复的问题。本方法的网络架构由两个生成器网络和两个判别器网络组成，两个生成器分别用来将水下退化图像转化为清晰图像和将生成的清晰图像复原为退化图像，两个生成器的结构相同参数不同。两个判别器分别判断第一个生成器生成的图像是否为清晰图像和判断第二个生成器生成的图像是否为退化的图像。首先训练生成器，当达到训练次数后，生成器参数不变，再训练判别器，当判别器达到训练次数后，判别器参数不变，继续训练生成器，如此循环往复，直到最小化损失函数完成对网络的优化训练，训练完成的第一生成器用于生成水下退化图像的清晰图像。
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