基于生成对抗网络的图像自增强去雾算法

针对现有去雾模型使用合成有雾图像数据集训练后容易出现过拟合的问题,提出了一种融合生成对抗网络的图像自增强去雾算法。在结合两个生成对抗网络的同时估计图像的深度信息。第一个GAN利用清晰图像学习图像加雾过程,将其生成的有雾图像作为第二个GAN的输入,指导第二个GAN如何正确去雾。为了减少图像处理前后的差异,利用一致性损失函数来优化两个网络。在图像加雾部分添加场景深度估计模块,并对散射因子进行随机采样,实现图像自增强功能,更加真实地模拟现实世界中不同浓度的雾气。该算法无需使用合成有雾图像数据集的成对信息,进一步避免过拟合问题。实验结果表明：所提算法能够取得较好的去雾效果,在主观视觉质量和客观评价指标上均有良好表现,优于同类算法。