[發明專利]一種融合特征金字塔的生成對抗網絡圖像去霧方法在審

申請號：	202010522038.0	申請日：	2020-06-10
公開（公告）號：	CN111738942A	公開（公告）日：	2020-10-02
發明（設計）人：	張登銀;曹雪杰;董江偉;周詩琪;趙莎莎	申請（專利權）人：	南京郵電大學
主分類號：	G06T5/00	分類號：	G06T5/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08
代理公司：	南京縱橫知識產權代理有限公司 32224	代理人：	李跟根
地址：	210012 江***	國省代碼：	江蘇;32
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種融合特征金字塔生成對抗網絡圖像方法
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【說明書】：

本發明公開了圖像處理技術領域的一種基于融合特征金字塔的生成對抗網絡圖像去霧方法，旨在解決現有技術中采用圖像增強的去霧方法處理的圖像存在信息丟失、采用圖像復原的去霧方法處理的圖像如果選取參數不當會影響復原后圖像的效果、采用基于深度學習的去霧算法影響圖像去霧的速度的技術問題。所述方法包括如下步驟：將有霧圖像輸入預先訓練好的生成對抗網絡，獲取與有霧圖像相對應的無霧圖像；所述生成對抗網絡的生成器網絡融合有特征金字塔。

技術領域

本發明涉及一種融合特征金字塔的生成對抗網絡圖像去霧方法，屬于圖像處理技術領域。

背景技術

在霧霾天氣條件下，空氣中存在著許多懸浮的微粒和水滴，這些微粒子會對光進行吸收和散射，導致圖像采集系統獲得的圖片參數色彩失真、對比度下降，造成細節丟失，降低圖片在目標識別、安全監控、智能交通等計算機視覺應用等方面的使用價值。因此，研究改進圖像去霧技術對于計算機視覺系統在霧霾環境下的正常工作具有十分重要的現實意義。

目前，主流的圖像去霧技術大致可分為三類：一類是基于圖像增強的去霧方法，該類方法不考慮圖像退化的原因，通過圖像增強的手段來提高圖像的對比度、飽和度、清晰度等特征，以提升圖像的主觀視覺效果，經過增強后的圖像具有更高的對比度，但同時也存在信息丟失、圖像失真等問題；一類是基于復原的去霧方法，這方法是以大氣光散射模型等物理模型為基礎，利用各種方法估計模型中的參數，然后反演求解出退化前的原始圖像，該方法使處理后的圖像更加清晰、自然，細節損失較少，但去霧效果與模型參數的選取有關，不精確的參數將直接影響復原后圖像的效果，同時該方法需要人工總結圖像的先驗知識、設計圖像特征，對復雜場景缺乏普適性；一類是基于深度學習的去霧方法，該類方法不需要人工設計特征提取器，而是通過神經網絡的特征提取能力學習霧霾的特征，從而達到較好的圖像去霧效果，但存在網絡模型訓練參數過多，對計算平臺的內存和計算能力要求較高，圖像去霧效率較慢的問題。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明的目的在于提供一種融合特征金字塔的生成對抗網絡圖像去霧方法，以解決現有技術中采用圖像增強的去霧方法處理的圖像存在信息丟失、采用圖像復原的去霧方法處理的圖像如果選取參數不當會影響復原后圖像的效果、采用基于深度學習的去霧算法影響圖像去霧的速度的技術問題。

為解決上述技術問題，本發明所采用的技術方案是：

一種融合特征金字塔的生成對抗網絡圖像去霧方法，包括如下步驟：

將有霧圖像輸入預先訓練好的生成對抗網絡，獲取與有霧圖像相對應的無霧圖像；

所述生成對抗網絡的生成器網絡融合有特征金字塔。

進一步地，生成對抗網絡的判別器網絡包括順序連接的卷積激活層、編碼單元提取特征層、全連接層、sigmoid激活層，所述編碼單元提取特征層不少于兩個且彼此串聯。

進一步地，所述生成器網絡包括順序連接的骨干網絡、特征金字塔、圖像重建網絡；

所述無霧圖像的獲取方法，包括：

骨干網絡對所輸入的有霧圖像進行特征提取；

特征金字塔對所提取的特征進行特征融合；

圖像重建網絡對所融合的特征進行還原，輸出與有霧圖像相對應的無霧圖像。