基于条件生成对抗网络的图像去雾算法

基于深度学习的单幅图像去雾算法综述

科技与创新｜Science and Technology & Innovation 2024年第02期

DOI：10.15913/ki.kjycx.2024.02.033

基于深度学习的单幅图像去雾算法综述＊

李武劲，刘昱泽，刘道城，姜林，罗娜

（湖南理工学院，湖南岳阳 414000）

摘要：随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为解决图像去雾问题的主要方法之一。综述了当前深度学习在图像去雾中的应用研究进展，主要包括基于传统卷积神经网络的方法、基于生成对抗网络的方法、多尺度方法等。对比分析了不同方法的优缺点，并对未来的研究方向进行了探讨。关键词：深度学习；单幅图像去雾算法；图像去雾；多尺度方法中图分类号：TP391.41；TP18 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）02-0114-03

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＊［基金项目］2022年度湖南省大学生创新创业训练计划一般项目“基于自相似性的水下图像清晰化算法研究”（编

号：5373）图像去雾是计算机视觉领域中的一个重要问题，

其目的是从有雾图像中还原出无雾图像。在现实世界

中，由于自然灾害、人为排放等原因，雾化图像广泛存

在。这些雾化图像通常会降低图像的质量、图像的视

觉效果和识别精度。因此，图像去雾已经成为计算机

视觉中的一个重要研究方向。

在图像去雾领域，传统方法主要是基于物理模型

方法，如暗通道先验方法[1]、颜色恢复方法[2]等。但这些

方法通常需要手动选择参数，处理复杂场景的效果有

限。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的

图像去雾算法逐渐成为研究的热点[3-5]。深度学习算法

利用深度神经网络的强大特征提取能力，自适应地学

习特定场景下的图像特征，能够更好地还原有雾图像。

1 基于深度学习的单幅图像去雾算法简介

深度学习去雾算法通过训练深度神经网络来实现

图像去雾。具体来说，它利用已有的带雾和清晰的图

像数据集进行监督学习，训练出一种能够自动从带雾

生成式对抗网络在图像去雾与增强中的实用技巧分享

生成式对抗网络（GAN）是一种由两个深度神经网络组成的框架，旨在通过对抗训练来生成逼真的数据样本。随着深度学习技术的不断发展，GAN 在图像处理领域取得了显著的成就，尤其是在图像去雾与增强方面。本文将分享一些生成式对抗网络在图像去雾与增强中的实用技巧。

首先，我们来谈谈图像去雾。在实际应用中，由于各种环境因素，图像中常常会出现雾霾，这会降低图像的清晰度和质量。生成式对抗网络可以帮助我们去除图像中的雾霾，从而得到更加清晰的图像。在使用 GAN 进行图像去雾时，我们可以采用基于对抗训练的生成器和判别器模型，通过生成器生成清晰图像，判别器评估图像的真实度，不断优化模型参数，直至生成的图像达到预期的清晰度。

其次，我们来谈谈图像增强。图像增强是指通过对图像进行处理，使得图像在保持原有信息的同时，更具有视觉效果和感染力。生成式对抗网络可以帮助我们实现图像的增强，使得图像更加饱满、生动。在使用 GAN 进行图像增强时，我们可以通过生成器生成具有更好视觉效果的图像，同时通过判别器对生成的图像进行评估，不断优化模型参数，直至生成的图像达到预期的增强效果。

在实际应用中，生成式对抗网络在图像去雾与增强方面存在一些技巧和实用经验。首先，我们需要选择合适的数据集进行训练。数据集的选择对于模型的训练至关重要，一个好的数据集能够帮助模型更好地理解图像的特征和规律。其次，我们需要合理设计网络结构。在使用生成式对抗网络进行图像去雾与增强时，网络结构的设计需要考虑到图像的特点和需求，合理的网络结构能够提高模型的表现和效果。此外，我们还需要合理设置超参数，包括学习率、批大小等。合理的超参数设置能够加快模型的收敛速度，提高模型的训练效率。

此外，生成式对抗网络的训练过程也需要一些技巧。在训练过程中，我们需要及时调整模型的参数，根据模型的表现和效果进行调整。同时，我们还需要关注模型的过拟合和欠拟合问题，采用合适的正则化方法来提高模型的泛化能力。另外，在生成式对抗网络的训练过程中，我们还需要考虑到梯度爆炸和梯度消失的问题，采用合适的优化方法来加速模型的收敛速度。

基于深度学习的图像去雾算法研究与应用

图像去雾是一项重要的图像处理技术，在许多领域中都具有广泛的应用前景。通过去除图像中的雾霾，可以提高图像的视觉质量，增加细节细微的信息，使图像更加清晰和真实。近年来，基于深度学习的图像去雾算法在这一领域取得了显著的进展。

深度学习作为一种强大的机器学习方法，具有自动学习特征和表征数据的能力，因此在图像去雾中有着广泛的应用。基于深度学习的图像去雾算法主要包括两个阶段：输入图像的雾浓度预测和去雾图像的恢复。首先，利用深度学习模型对输入图像进行雾浓度预测，得到图像中存在的雾浓度信息。然后，根据预测结果，通过去除雾霾信息来恢复原始图像。

在图像去雾算法中，深度学习模型的设计和训练非常关键。通常情况下，使用卷积神经网络（CNN）作为基本模型，可以实现从输入图像到雾浓度预测的端到端训练。通过大量的标注训练数据和适当的损失函数，可以有效提高深度学习模型的性能和准确性。

另一方面，为了改善图像去雾效果，一些研究者提出了基于生成对抗网络（GAN）的图像去雾算法。GAN是一种生成模型，可以学习生成与原始图像相似的清晰图像，从而提高去雾图像的质量和真实感。通过鉴别器和生成器之间的对抗训练，GAN可以生成更加逼真的去雾图像。

除了模型设计和训练，图像去雾算法中的数据集和损失函数的选择也对算法的性能具有重要影响。合理选择数据集可以提高模型的泛化能力，并降低过拟合的风险。常用的数据集包括I-HAZE、O-HAZE和RESIDE等。而对于损失函数的选择，则通常使用L1或L2损失函数来度量预测结果与真实图像之间的差异。此外，图像去雾算法中还存在一些挑战和问题。首先，雾霾的物理模型是复杂的，涉及雾浓度和光传播等多个参数，对于雾浓度的预测仍然是一个难题。其次，图像去雾算法往往会导致一定的失真和伪影，如对比度下降和边缘模糊等问题。这些都需要进一步的研究和改进来解决。

总的来说，基于深度学习的图像去雾算法是一门激动人心的研究领域，具有很高的理论和实践价值。通过深度学习模型的设计和训练，可以有效地去除图像中的雾霾，提高图像的视觉质量和真实感。未来，我们可以进一步探索多模态图像去雾算法和基于物理模型的图像去雾方法，以期实现更加准确和稳定的图像去雾效果。

基于深度学习的图像去雾算法

深度学习技术在计算机视觉领域有着广泛的应用，其中之一就是图像去雾。图像去雾是一种对雾霾或模糊图像进行处理，以还原图像真实细节的算法。深度学习模型能够通过学习大量的数据，从中自动提取图像特征，并生成较清晰的图像。本文将介绍基于深度学习的图像去雾算法的原理和应用。

一、深度学习在图像去雾中的应用

深度学习在图像去雾中的应用主要包括以下几个方面：

1. 基于卷积神经网络（CNN）的图像去雾：CNN是一种常用的深度学习模型，可以自动学习图像的特征，并进行图像处理。在图像去雾中，CNN可以通过对雾霾图像和清晰图像进行训练，学习到雾霾的特征，从而生成清晰的图像。

2. 基于生成对抗网络（GAN）的图像去雾：GAN是一种由生成器和判别器组成的深度学习模型。生成器负责生成模糊图像的去雾结果，而判别器则评估生成结果的真实性。通过对生成结果进行反馈和训练，GAN可以产生较为真实的去雾图像。

3. 基于深度残差网络（DRN）的图像去雾：DRN是一种具有残差连接的深度学习模型，可以有效地学习图像的细节。在图像去雾中，DRN可以通过学习雾霾图像与清晰图像之间的残差，将雾霾图像还原为清晰图像。

二、基于深度学习的图像去雾算法原理基于深度学习的图像去雾算法主要通过以下几个步骤实现：

1. 数据准备：收集大量的雾霾图像和其对应的清晰图像作为训练数据。可以通过现有的数据集或自行采集。

2. 搭建深度学习模型：选择适用的深度学习模型，如CNN、GAN或DRN，并进行模型的搭建。模型的结构可以根据实际情况进行调整和优化。

3. 数据预处理：对训练数据进行预处理，如调整图像大小、归一化、平滑处理等。预处理能够使模型的训练更加稳定和高效。

4. 模型训练：使用预处理后的雾霾图像和对应的清晰图像对深度学习模型进行训练。可以采用监督学习或无监督学习的方法。

5. 模型测试和评估：使用测试数据对训练好的模型进行测试和评估。评估指标可以包括图像质量评价指标（如PSNR和SSIM）以及主观视觉效果。

一种基于条件生成对抗网络的图像盲去模糊模型

收稿日期：2019-05-10；修回日期：2019-07-12基金项目：国家自然科学基金资助项目（61702443，61762091）

作者简介：程鼎刚（1995-），男，云南昭通人，硕士研究生，主要研究方向为深度学习、图像处理；王津（1985-），男，云南昆明人，副教授，博士，主要研

究方向为文本情感分析、深度学习、文本挖掘与自然语言处理；张学杰（1965-），男（通信作者），云南昆明人，教授，博士，主要研究方向为高性能计

算、分布式计算和智能数据处理（xjzhang@ynu．edu．cn）．一种基于条件生成对抗网络的图像盲去模糊模型*

程鼎刚，王津，张学杰

（云南大学信息学院，昆明650650）

摘要：现有的图像盲去模糊方法会导致图像产生棋牌伪影现象、计算成本过大、图像细节纹理信息恢复不佳等多个

问题。针对这些问题，基于条件生成对抗网络，提出了一种图像盲去模糊的方法。该方法使用卷积神经网络作为生

成器和鉴别器网络的基本架构，采用上采样和卷积相结合代替反卷积并采用实例正则化用于图像迁移，可有效避免

这些问题。实验结果表明，无论在图像评测指标峰值信噪比和结构相似度测量还是使用目标检测的方法均能阐释

该方法能达到较好去模糊效果。

关键词：图像盲去模糊；条件生成对抗网络；卷积神经网络；生成器；判别器

0引言

图像去模糊是一个不适定问题，可分为图像盲去模糊和图像

非盲去模糊两种情况。图像非盲去模糊是指在已知模糊规律（模

糊核已知）的情况下恢复清晰图像。反之，图像盲去模糊是在未知

模糊核，仅仅依靠模糊图像恢复清晰图像的过程，现实生活中模糊

核大多未知且规律难以寻找，导致盲去模糊变得既复杂又困难。

现有的图像盲去模糊方法倾向于使用最大后验（maximumaposteri-

ori，MAP）框架去解决这个问题，将已知图像模糊核和清晰图像联

合优化，解决这个优化问题需要对模糊核做大量的假设和正则化

处理。

其中，Pan等人［1］提出了一种基于暗通道先验图像盲去模糊方

【CN109993804A】一种基于条件生成对抗网络的道路场景去雾方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910224071.2(22)申请日 2019.03.22(71)申请人上海工程技术大学地址 201620 上海市松江区龙腾路333号(72)发明人张娟　李智　高永彬　方志军　(74)专利代理机构上海科盛知识产权代理有限公司 31225代理人杨宏泰(51)Int.Cl.G06T 7/90(2017.01)G06T 5/00(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G06K 9/62(2006.01)

(54)发明名称一种基于条件生成对抗网络的道路场景去雾方法(57)摘要本发明涉及一种基于条件生成对抗网络的道路场景去雾方法，包括以下步骤：1)采用RESIDE数据集构建训练集和测试集；2)将训练集中的有雾图片x作为生成器G的输入并生成G(x)，即无雾图片3)将生成的无雾图片发送给判别器D，判断图片真假；4)迭代设定轮次后，得到最优生成模型；5)将得到的最优生成模型应用于真实有雾图像，进行去雾处理。与现有技术相比，本发明具有鲁棒性好、

处理时间短等优点。

权利要求书1页说明书3页附图2页CN 109993804 A2019.07.09

CN 109993804

A1.一种基于条件生成对抗网络的道路场景去雾方法，用以降低雾霾天气对道路场景获得图像的干扰，其特征在于，包括以下步骤：1)采用RESIDE数据集构建训练集和测试集；2)将训练集中的有雾图片x作为生成器G的输入并生成G(x)，即无雾图片3)将生成的无雾图片发送给判别器D，判断图片真假；4)迭代设定轮次后，得到最优生成网络；5)将得到的最优生成网络应用于真实有雾图像，进行去雾处理。2.根据权利要求1所述的一种基于条件生成对抗网络的道路场景去雾方法，其特征在于，所述的步骤2)中，生成器G包括第一编码器、转换器和解码器。3.根据权利要求2所述的一种基于条件生成对抗网络的道路场景去雾方法，其特征在于，所述的第一编码器由3层卷积层构成，用以提取输入图像的特征向量，所述的转换器由6层的ResNet模块构成，用以将源域中图片的特征向量转换到目标域中的特征向量，所述的解码器由3层反卷积层构成，用以从特征向量中还原得到低级特征。4.根据权利要求1所述的一种基于条件生成对抗网络的道路场景去雾方法，其特征在于，所述的步骤3)中，判别器D由第二编码器组成，该第二编码器由4层反卷积层构成，实现对图片的下采样，得到示意图片真假的概率。5.根据权利要求1所述的一种基于条件生成对抗网络的道路场景去雾方法，其特征在于，所述的步骤3)中，判别器D采用PatchGAN结构，该PatchGAN结构用以对图片70×70的patch进行判别。6.根据权利要求1所述的一种基于条件生成对抗网络的道路场景去雾方法，其特征在于，所述的步骤4)中，网络训练的目标函数为：G*,

一种基于生成对抗网络的无人机图像去雾算法

随着人类社会的不断发展与科技的不断进步，人们已经进入了信息时代。无人机作为这个时代信息获取的独特载体，凭借自身优势，在航拍、农业、救灾防灾、野生动物观测、测绘、电力巡线、电影电视、新闻报道等领域都有很大的应用。

但随着人类文明的不断发展和工业化进程，出现雾霾天气的概率大幅增加，无人机飞行作业时所搭载的载荷在采集图像时往往都会受到不同程度的雾气的干扰。目前的各种图像处理方法都存在一定的不足，基于图像增强的直方图均衡化相关算法容易丢失图像的细节信息，基于先验信息的算法处理图片后常常产生光晕和过饱和现象。因此，在汉斯出版社《图像与信号处理》期刊中，有学者提出了一种基于生成对抗网络的无人机图像去雾算法。

图像去雾的目的是在不损失图像基本细节信息的条件下，尽量多地处理掉目标图像的雾气信息。使用传统方法进行图像去雾在去雾效果上有一定的局限性，但大多数方法都不会破坏图像的基本细节信息，不容易出现严重的图像失真。但对于基于深度学习的图像去雾方法，网络的设计非常关键，一旦设计不当，处理后的图像会严重失真，后续调整参数也无法有效改善其处理效果。

本文采用深度学习中生成对抗网络的方法，可以对带雾图像进行端到端的去雾，输入目标带雾图像经过处理后即可得到相应的去雾图像，在去雾过程中不需要估计额外的物理参数。对抗网络的作用是可以对生成网络生成的图像和数据集原始不带雾图像进行对比判断，用来甄别生成网络生成无雾图像的好坏，同时也将参数逆传递，辅助生成网络生成质量更好的无雾图像。本文建立了一个五层的卷积神经网络，对生成的图像与无雾图像进行逐块比较，提高了判别的准确性。对抗网络的输出为一个[0,1]之间的概率值，当生成网络生成的图像越接近真实无雾图像时，判别器的输出越靠近0；当生成的图像越靠近原始带雾图像时，判别器的输出越靠近1。本方法训练中所用的数据集采用D-HAZYDATASET。进行训练之前，先对数据集中的待训练数据进行预处理，为了确保训练时网络能正常进行梯度计算和更新，将图像统一分割调整为256×256像素的图像，并做成对化处理，形成了1472对包含同一场景有雾和无雾图像的对比数据集。训练环境基于搭载了NVIDIAGTX1080GPU计算机的Tensorflow上，训练过程中采用Adam优化，学习率设置为0.0001，benchsize设置为4，epoch设置为400。

基于生成对抗网络的图像去雾与增强

图像去雾与增强是计算机视觉领域的重要研究方向之一。随着人们对图像质量的要求越来越高，如何去除图像中的雾霾以及增强图像的细节成为了研究人员们关注的焦点。近年来，生成对抗网络（GAN）作为一种强大的图像处理工具，被广泛应用于图像去雾与增强任务中。本文将探讨基于生成对抗网络的图像去雾与增强技术，并介绍其在实际应用中取得的成果和挑战。

首先，我们需要了解什么是生成对抗网络（GAN）。GAN是由两个互相竞争和合作的神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成逼真的假样本，而判别器则负责判断样本是真实样本还是由生成器产生的假样本。通过不断优化两个网络之间的竞争关系，GAN可以逐渐提高其生成假样本逼真度。

在基于GAN进行图像去雾任务时，首先需要了解什么是雾霾以及其产生机制。雾霾指大气中悬浮颗粒物和气体的混合物，常见的悬浮颗粒物有颗粒物、硫酸盐、硝酸盐和有机物等。这些颗粒物和气体对光的散射和吸收作用，导致光线在传播过程中发生散射、吸收等现象，从而降低了图像的对比度和清晰度。因此，图像去雾就是通过恢复图像中被雾霾遮挡的细节信息，提高图像质量。

传统的图像去雾方法主要基于统计模型或者传统机器学习算法。这些方法通常需要手动选择特征或者调整参数，并且在复杂场景下效果不佳。而基于生成对抗网络的图像去雾方法通过学习大量真实样本，并通过生成器模型生成逼真样本来恢复被雾霾遮挡的细节信息。

基于GAN进行图像去雾任务时，通常将生成器作为主要网络来恢复清晰度较低的输入图像。为了提高生成器模型对真实样本逼真度以及抑制生成假样本过程中产生模糊效果，研究人员提出了多种改进算法。例如，在损失函数中引入感知损失（perceptual loss）或者结构相似性损失（structural similarity loss）可以提高生成器的训练效果。此外，还有一些研究者提出了一些特殊的生成器结构，如循环生成对抗网络（CycleGAN）或者注意力机制（attention mechanism），以进一步提高图像去雾效果。

人工智能技术的基于生成对抗网络的图像修复与图像去雾方法

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，图像修复与图像去雾技术也取得了显著的进展。其中，基于生成对抗网络（GAN）的方法成为了研究的热点之一。本文将介绍基于GAN的图像修复和图像去雾方法，并探讨其在实际应用中的潜力。

一、GAN的基本原理和应用

GAN是一种由生成器和判别器组成的神经网络模型。生成器负责生成与真实图像相似的图像，而判别器则负责判断生成的图像是否真实。通过不断迭代训练，生成器和判别器之间形成了一种博弈关系，最终达到生成逼真图像的目的。

在图像修复和图像去雾领域，GAN的应用可以帮助恢复受损图像的细节和清晰度。通过输入一张有缺陷或模糊的图像，生成器可以生成一张更加清晰和完整的图像，从而实现图像修复和图像去雾的目标。

二、基于GAN的图像修复方法

基于GAN的图像修复方法主要分为两个阶段：训练阶段和修复阶段。在训练阶段，使用大量的真实图像和对应的受损图像对GAN进行训练，使生成器能够学习到图像的结构和纹理信息。在修复阶段，输入一张受损图像，生成器将生成一张修复后的图像。

在图像修复中，生成器的设计和损失函数的选择是关键。生成器通常采用编码器-解码器结构，编码器负责提取图像的特征，解码器负责将特征转化为修复后的图像。损失函数可以选择像素级损失函数、感知损失函数等，以衡量生成图像与真实图像之间的差异。

三、基于GAN的图像去雾方法图像去雾是指从受雾图像中恢复出清晰的图像。基于GAN的图像去雾方法主要通过生成器和判别器的博弈过程，使生成器能够学习到雾图像的分布规律，并生成去雾后的图像。

在图像去雾中，生成器的设计和损失函数的选择同样重要。生成器通常采用类似于图像修复中的编码器-解码器结构，但需要额外考虑雾的物理特性。损失函数可以选择像素级损失函数、感知损失函数以及雾图像的传输损失函数等。

四、基于GAN的图像修复与图像去雾方法的优势和挑战

基于生成对抗网络的图像自增强去雾算法

随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理领域也在不断涌现新的算法和方法。其中，图像去雾技术对于改善图像质量和视觉效果具有重要意义。本文将介绍一种基于生成对抗网络的图像自增强去雾算法，旨在提供更清晰、真实的雾霾天气下图像表现。

一、引言

雾霾天气对于图像拍摄和展示造成了极大的困扰。传统的去雾算法通过建模和去除散射光来还原图像，但往往无法恢复真实的颜色和细节。生成对抗网络(GAN)技术的出现为图像处理任务带来了新的思路和方法。本文将基于GAN网络，提出一种能够自动增强图像质量和减少雾霾影响的自增强去雾算法。

二、生成对抗网络简介

生成对抗网络(GAN)是一种包含生成器和判别器两个模块的网络结构。生成器通过学习训练数据的分布，生成与真实数据相似的样本。判别器则用于区分生成器生成的假样本和真实数据。两个模块通过对抗学习的方式相互优化，最终生成器能够生成高质量的样本。

三、基于GAN的图像去雾算法

1. 数据集准备

为了训练生成器和判别器，我们需要准备具有雾霾影响的图像数据集。数据集应包含雾霾天气下的真实图像和对应的去雾图像。 2. 网络设计

生成器网络采用U-Net结构，包含编码器和解码器部分。编码器负责提取图像特征，解码器则通过逐层上采样和融合特征的方式重建去雾图像。判别器网络采用PatchGAN结构，用于判断输入图像是真实图像还是生成图像。

3. 训练过程

生成器和判别器通过对抗学习的方式进行训练。生成器通过最小化生成图像与真实图像之间的差异，同时骗过判别器来生成逼真的去雾图像。判别器则通过最小化真实图像和生成图像的分类误差来提高判别能力。两个网络通过交替训练来达到平衡。

4. 图像自增强去雾

经过训练的生成器可以将输入的雾霾图像转化为清晰的去雾图像。生成器具有自增强能力，可以进一步提升去雾图像的质量和细节。通过多次输入去雾图像并生成新的去雾图像，可以有效降低雾霾影响，获得更好的去雾效果。