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基於深度學習框架之夜晚霧霾圖像模擬與復原方法評估

為了解決labelImg Mac的問題，作者鄭可昕 這樣論述：

近年來氣候異常、空氣污染問題日漸嚴重，使得日常中發生霧霾現象的次數越來越多，在霧霾環境中拍攝的圖像，會使得圖像的清晰度與對比度大幅降低，當霧霾現象發生在夜晚，伴隨燈光的干擾，其圖像品質更差。隨著深度學習在圖像領域研究成果的突破，如何將深度學習方法應用於霧霾圖像的復原與去霧，逐漸成為研究者感興趣的主題之一。本研究以霧霾圖像形成原理與圖像深度為概念，結合生成對抗網路、大氣散射模型與圖像深度估計等方法，在清晰的夜晚圖像上，疊加霧霾效果，模擬出夜晚霧霾圖像，並透過深度學習方法，將模擬的圖像作為訓練資料，訓練一組模型能夠應用在復原模擬的夜晚霧霾圖像。為了對模型進一步評估與分析，本研究亦使用真實夜晚霧霾

圖像做測試，檢驗模型的泛化能力。此外，為能更客觀地確認去霧成效，我們計算並比較復原前與復原後圖像之圖像品質指標，以及使用YOLOv5目標偵測方法，以所得之mAP作為衡量基準，均可觀察到處理前後的明顯差異。