一种基于渐进式导向强监督神经网络的图像去雾方法

摘要

本发明公开了一种基于渐进式导向强监督神经网络的图像去雾方法，包括步骤：构建端到端的卷积神经网络，该网络输入为原始的有雾RGB图像，输出为清晰的RGB图像；卷积神经网络由3个相同结构的去雾模块首尾相连，上一个去雾模块的输出作为下一个去雾模块的输入；每个去雾模块由1个神经网络块和1个导向滤波层组成；在每个去雾模块中，神经网络块对图像进行去雾处理，得到3通道的RGB输出，导向滤波层以原始有雾RGB图像作为指导，对当前去雾模块中神经网络块的3通道RGB输出进行图像边缘锐化处理。本发明构建的卷积神经网络在基于训练数据进行学习重建后，在实际进行应用时，可直接将有雾的RGB图像输入到网络中，进而得到清晰度更好、质量更高的无雾图像。