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针对现有图像去雾算法严重依赖中间量准确估计的问题，提出了一种基于 Wasserstein生成对抗网络（wGAN）的端到端图像去雾模型。首先，使用全卷积密集块网络（FC- Dense Net充分学习图像中雾的特征;其次，采用残差学习思想直接从退化图像中学习到清晣图像的特征，实现端到端的去雾;最后，使用均方误差和感知结构误差函数作为模型的损失函数，以确保生成图像结构和内容的相似度，并使用WGAN对生成结果细致优化，生成清晰逼真的无雾图像。实验结果表明，在合成雾天教据集上，该算法在结构相似度上比其他对比算法提高了4%;在自然雾天图像上，由该算法恢复的图像具有较髙的清晰度和对比度，在主观评价上优于其他对比算法。
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