基于多尺度深度图像先验的无监督图像去雾方法

摘要

本发明涉及一种基于多尺度深度图像先验的无监督图像去雾方法，属于计算机视觉图像技术领域。第一步，将原图下采样，用于生成小尺寸图像先验。首先将三张与下采样后的带雾图像尺寸相同的噪声图像分别输入三个编解码器结构的神经网络，得到表示大气光照图、透射图与去雾后的清晰图像的三个中间结果；然后使用大气散射模型将上述三个中间结果进行建模，得到重建后的带雾图像。第二步，将与原尺寸图像大小相同的噪声图像输入相同的网络，并使用小尺寸图像获得的先验对网络进行初始化。本发明设计合理，充分考虑到无监督去雾图像先验提取困难的问题，利用多尺度的方法降低了先验提取的难度，提升了重建图像的视觉效果与稳定性。