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融合对比学习和生成对抗网络的图像去雾算法
计算机科学与技术 | 更新时间：2026-02-03

    • 融合对比学习和生成对抗网络的图像去雾算法

    • Image dehazing algorithm based on contrast learning and generative adversarial network

    • “相关专家针对去雾算法依赖图像对及监督学习成本高的问题，提出了一种基于对比学习和循环一致性生成对抗网络的图像去雾算法，为提升图像去雾性能提供新思路。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第10期 页码：3296-3308
    • 作者机构：

      1.长安大学 信息工程学院，西安 710064

      2.浪潮数字企业技术有限公司 中央大客户事业部，济南 250101

    • 作者简介：

      罗向龙（1978-），男，教授，博士. 研究方向：交通数据分析与人工智能. E-mail： xlluo@chd.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(62001059);陕西省自然科学基金项目(2022JM-056)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240111    

      中图分类号： TP391

    • 收稿：2024-01-28，

      纸质出版：2025-10-01

    移动端阅览

  • 罗向龙,魏欣语,赵茂军等.融合对比学习和生成对抗网络的图像去雾算法[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(10):3296-3308. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240111.

    LUO Xiang-long,WEI Xin-yu,ZHAO Mao-jun,et al.Image dehazing algorithm based on contrast learning and generative adversarial network[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(10):3296-3308. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240111.

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