【摘 要】
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在有雾天气的影响下,采集到的图像会出现降质情况,这将影响视觉感受,也给后面的图像处理带来很大的不便。近几年一些学者在图像去雾领域利用深度学习提出了一些图像去雾方法,实现了图像去雾的目的。本文是研究深度学习领域中的图像去雾方法,利用基于循环生成对抗网络（Cycle Conditional Generative Adversarial Networks,Cycle GAN）对有雾图像处理,主要工作如下
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在有雾天气的影响下,采集到的图像会出现降质情况,这将影响视觉感受,也给后面的图像处理带来很大的不便。近几年一些学者在图像去雾领域利用深度学习提出了一些图像去雾方法,实现了图像去雾的目的。本文是研究深度学习领域中的图像去雾方法,利用基于循环生成对抗网络（Cycle Conditional Generative Adversarial Networks,Cycle GAN）对有雾图像处理,主要工作如下:1.分析有雾图像的成像过程,主要是在雾天情况下的大气散射模型,并介绍图像去雾中主观评价与客观评价指标,为后文的实验分析与结果评估奠定理论基础。研究分析四种常见的基于卷积神经网络图像去雾算法,并根据实验得到的去雾结果对各算法进行评价与比较;2.提出一种基于改进条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN）的图像去雾方法,在生成网络中采用UDNet形成短连接,提高图像特征复用性,并利用多尺度池化,使图像中的信息保留更全面,通过优化损失函数令图像在去雾前后结构更相近。通过网络测试证明经此算法去雾后的图像更好地复出原始有雾图像的信息,提高了图像的视觉感受效果;3.为了进一步改善去雾图像评价指标和针对网络训练时严格要求数据集中清晰图像与有雾图像成对出现的问题,本文提出改进的Cycle GAN网络,利用其环形对称网络风格迁移的特点进行图像去雾。针对网络在训练时出现的收敛速度慢或出现发散的现象,在转换网络中减少残差网络层数,同时利用tanh函数,提高网络训练效率;将批标准化调整为实例标准化,对图像实例之间的独立性有足够的优势,加速模型的收敛;通过引入Identity损失函数,保证图像去雾前后风格稳定,输出的去雾结果图更接近原始图像风格。设计中还采用注意力机制,对已提取特征加权后融合,去雾时保持图像色彩稳定并保留更多特征。对改进后的算法进行实验测试和主观、客观评价,结果表明本算法较基于卷积神经网络图像去雾算法有更好的去雾效果,同时对天空中大面积雾气的去雾能力显著提高。
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