In recent years, single image dehazing deep models based on Atmospheric Scattering Model (ASM) have achieved remarkable results. But the dehazing outputs of those models suffer from color shift. Analyzing the ASM model shows that the atmospheric light factor (ALF) is set as a scalar which indicates ALF is constant for whole image. However, for images taken in real-world, the illumination is not uniformly distributed over whole image which brings model mismatch and possibly results in color shift of the deep models using ASM. Bearing this in mind, in this study, first, a new non-homogeneous atmospheric scattering model (NH-ASM) is proposed for improving image modeling of hazy images taken under complex illumination conditions. Second, a new U-Net based front white balance module (FWB-Module) is dedicatedly designed to correct color shift before generating dehazing result via atmospheric light estimation. Third, a new FWB loss is innovatively developed for training FWB-Module, which imposes penalty on color shift. In the end, based on NH-ASM and front white balance technology, an end-to-end CNN-based color-shift-restraining dehazing network is developed, termed as FWB-Net. Experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of our proposed FWB-Net for dehazing on both synthetic and real-world images.


翻译:近年来,基于大气散射模型(ASM)的单一图像淡化深度模型取得了显著的成果。但是,这些模型的脱异性大气散发产值有色变化。对ASM模型的分析表明,大气光系数(ALF)被设定为一个螺旋弧,表明ALF在整个图像中是常态的。然而,对于在现实世界中拍摄的图像,光化并不是统一分布在整个图像中,在使用大气散散散模型(ASM)的深度模型(ASM)中,单一图像脱色的深度模型取得了显著的成果。但是,考虑到这一点,首先,在这项研究中,提出了一个新的非异异异性大气散发产模型(NH-ASM),以改进在复杂的照明条件下拍摄的烟雾图像的图像模型。 其次,基于新的U-网络前白平衡模块(FWB-WB-Module)的新的彩色变化,然后通过大气光估计产生解裂结果。第三,为培训FBB-MB-Module提出了新的损失建议,该模式规定了对调色转换的惩罚。最后,根据NH-AS-AS-A-AS-AS-AS-H和SM-S-S-SM-S-S-S-S-S-S-S-SIM-SIM-S-S-S-S-S-SIM-SB-SIM-S-S-S-SB-SB-SB-F-S-S-S-SB-SIM-SIM-F-SIM-SIM-SB-B-SIM-SB-SB-SB-SB-S-S-F-SIM-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-SL-SIM-SIM-SIM-AF-SIM-AF-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S

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