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频域特征蒸馏的双尺度融合图像去雾网络
信息科学 | 更新时间：2025-05-26

    • 频域特征蒸馏的双尺度融合图像去雾网络

    • Dual scale fusion image dehazing algorithm based on frequency-domain feature distillation

    • “在图像去雾领域，研究者提出了频域特征蒸馏的双尺度融合网络，有效提升去雾效果和结构信息保留。与MSTN算法相比，在室外图像数据集上的峰值信噪比和结构相似度分别提高了9.98%和4.77%。”
    • 光学精密工程   2025年33卷第6期 页码：916-927

    • DOI：10.37188/OPE.20253306.0916    

      中图分类号： TP391.4
    • CSTR：32169.14.OPE.20253306.0916    

    • 收稿日期：2024-05-31，

      修回日期：2024-08-23，

      纸质出版日期：2025-03-25

    移动端阅览

  • 陈清江,杨双.频域特征蒸馏的双尺度融合图像去雾网络[J].光学精密工程,2025,33(06):916-927. DOI： 10.37188/OPE.20253306.0916. CSTR： 32169.14.OPE.20253306.0916.

    CHEN Qingjiang,YANG Shuang.Dual scale fusion image dehazing algorithm based on frequency-domain feature distillation[J].Optics and Precision Engineering,2025,33(06):916-927. DOI： 10.37188/OPE.20253306.0916. CSTR： 32169.14.OPE.20253306.0916.

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相关作者

朱明
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中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所
福州大学先进技术创新研究院
福州大学 机械工程及自动化学院
中国科学院 上海光学精密机械研究所
上海工程技术大学 电子电气工程学院
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