[發明專利]圖像去霧模型的生成方法、裝置及圖像去霧方法、裝置

在審

• 申請號: 201910209125.8
• 申請日: 2019-03-19
• 公開（公告）號: CN109949242A
• 公開（公告）日: 2019-06-28
• 發明（設計）人: 房建東;趙肖肖;趙于東
• 申請（專利權）人: 內蒙古工業大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50
• 代理公司: 北京金信知識產權代理有限公司 11225
• 代理人: 喻嶸;郭迎俠

本申請實施例公開了圖像去霧模型的生成方法、裝置及圖像去霧方法、裝置。該方法的一具體實施方式包括：通過將獲取的訓練數據中的樣本有霧圖像作為輸入，將目標樣本無霧圖像作為輸出，從而可以對條件生成式對抗網絡模型中的生成模型進行訓練，以確定其第一損失函數。并且通過將目標樣本無霧圖像和生成模型生成的無霧圖像作為輸入，將目標樣本無霧圖像的標識信息作為輸入，從而可以對條件生成式對抗網絡模型中的判別模型進行訓練，以確定其第二損失函數。進而可以匯總確定模型整體的損失函數，并與預設閾值進行比較，以確定訓練過程是否結束。這種方法生成的圖像去霧模型，有助于提高模型輸出結果的準確度，還可以擴大模型的適用范圍。

技術領域

本申請實施例涉及計算機技術領域，尤其涉及圖像去霧模型的生成方法、裝置及圖像去霧方法、裝置。

背景技術

遙感影像在獲取過程中容易受到云、霧、霾等因素的影響，導致部分影像成像區域被云霧覆蓋、遮擋，嚴重影響了遙感影像的視覺效果，造成許多珍貴的遙感影像難以使用。

具體地，在霧天條件下拍攝的遙感圖像由于受到這些大氣粒子的影響，使景物反射的光線在傳播過程中發生衰減。導致到達光學傳感器的光強度發生改變，致使最終獲取的遙感圖像數據產生退化現象。這種退化通常表現為圖像的清晰度和對比度有所下降，圖像的動態范圍縮小，景物的細節信息不明顯，可辨識度大大降低。同時圖像的色彩保真度也會下降，甚至出現色彩偏移與失真。遙感圖像質量的下降不僅使得光學遙感成像數據的可用率降低，而且限制了遙感數據的深層次應用，嚴重影響了目標識別與跟蹤、軍事航空偵查、災情偵探、土地測繪、遙感導航等系統的有效發揮。

發明內容

本申請實施例提供了圖像去霧模型的生成方法、裝置及圖像去霧方法、裝置。

第一方面，本申請實施例提供了一種圖像去霧模型的生成方法，該方法包括：獲取訓練數據，其中，訓練數據包括樣本有霧圖像、與樣本有霧圖像對應的樣本無霧圖像以及樣本無霧圖像的標識信息；執行以下訓練步驟：將訓練數據中的樣本有霧圖像輸入條件生成式對抗網絡模型中的生成模型，生成與輸入的樣本有霧圖像對應的無霧圖像；根據生成的無霧圖像和目標樣本無霧圖像，確定生成模型的第一損失函數，其中，目標樣本無霧圖像為與輸入生成模型的樣本有霧圖像對應的樣本無霧圖像；將目標樣本無霧圖像和生成模型生成的無霧圖像輸入條件生成式對抗網絡模型中的判別模型，輸出圖像判別結果；根據圖像判別結果和目標樣本無霧圖像的標識信息，確定判別模型的第二損失函數；根據第一損失函數和第二損失函數，統計條件生成式對抗網絡模型的損失函數，并確定損失函數是否達到預設閾值；響應于確定損失函數達到預設閾值，根據當前訓練后的條件生成式對抗網絡模型生成圖像去霧模型，以及輸出圖像去霧模型。

在一些實施例中，獲取訓練數據，包括：采集目標地區的遙感數據集，其中，遙感數據集中包含至少一種波段的遙感數據；根據遙感數據集中的遙感數據，生成訓練數據。

在一些實施例中，根據遙感數據集中的遙感數據，生成訓練數據，包括：將遙感數據集中的至少一種波段的遙感數據進行合成，生成合成圖像，其中，合成圖像包括有霧合成圖像和無霧合成圖像；根據生成的合成圖像，生成訓練數據。

在一些實施例中，將遙感數據集中的至少一種波段的遙感數據進行合成，包括以下至少一項：將至少兩種波段的有霧遙感數據進行合成；或者將至少兩種波段的無霧遙感數據進行合成；或者將至少一種波段的有霧圖像與至少一種波段的無霧圖像進行合成。

在一些實施例中，根據生成的合成圖像，生成訓練數據，包括：對生成的合成圖像進行裁剪，得到多張預設尺寸的裁剪圖像；根據得到的裁剪圖像，生成訓練數據。

在一些實施例中，該方法還包括：響應于確定損失函數未達到預設閾值，對當前訓練后的條件生成式對抗網絡模型進行優化；將優化后的模型作為條件生成式對抗網絡模型，并繼續執行訓練步驟。