一种对抗学习型图像去雾、加雾方法

摘要

本发明属于图像处理技术领域，具体为一种基于生成对抗网络的图像去雾、加雾方法。本发明是利用神经网络逼近雾成像的物理模型，通过生成对抗网络进行学习，自动的从大量的图像样本中学习出无雾图像到有雾图像之间的映射关系以及有雾图像到无雾图像之间的逆映射关系，进而利用此来实现图像的去雾和加雾处理。本发明从有雾图像和无雾图像当中学习出两者的映射关系，不用同一场景下有雾和无雾成对图像的要求。从而避免非物理模型中的机制难以解释，或者在物理模型中的参数估计中人为因素的影响，以及有雾无雾图像对数据库的构建难题，从而达到可解释性更强以及效果更可靠的目的。