[发明专利]模型训练和图像去雾方法、装置、设备

权利要求书

1.一种模型训练方法，包括：

获取多个有雾图像和多个清晰图像对，其中所述有雾图像包括图像对比度低于预设阈值的图像，所述清晰图像对中包括两个相适配的清晰图像，所述清晰图像包括图像对比度高于所述预设阈值的图像；

对所述多个有雾图像中的每个有雾图像进行去雾，得到多个去雾图像对，所述多个去雾图像对中的每个去雾图像对包括一个有雾图像和与所述一个有雾图像对应的一个去雾图像；

基于所述多个去雾图像对和所述多个清晰图像对训练待训练图像去雾网络，得到图像去雾网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述对所述多个有雾图像中的每个有雾图像进行去雾，得到多个去雾图像对之后，所述方法还包括：

在所述多个去雾图像对中确定多个目标去雾图像对；以及

所述基于所述多个去雾图像对和所述多个清晰图像对训练待训练图像去雾网络，得到图像去雾网络，包括：

使用所述多个目标去雾图像对和所述多个清晰图像对训练待训练图像去雾网络，得到图像去雾网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述在所述多个去雾图像对中确定多个目标去雾图像对，包括：

对所述多个去雾图像对中的每个去雾图像对中的去雾图像，确定所述去雾图像每个通道中像素值的方差；

将每个通道中像素值的方差大于预设阈值的去雾图像所属的去雾图像对确定为所述目标去雾图像对，得到所述多个目标去雾图像对。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述多个去雾图像对和所述多个清晰图像对训练待训练图像去雾网络，得到图像去雾网络，包括：

将所述多个去雾图像对和所述多个清晰图像对分为预设数目个批次训练所述待训练图像去雾网络，得到所述图像去雾网络，其中，所述预设数目批次的各个批次中的样本总数相同，所述样本总数为所述去雾图像对的个数与所述清晰图像对的个数之和，以及，在所述多个批次中，按照训练的先后顺序，从第一个批次开始，每间隔第一数目个批次，所述去雾图像对的个数减少一个，且所述清晰图像对的个数增加一个。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述第一数目为所述预设数目与所述样本总数半数的比值。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述在所述多个去雾图像对中确定多个目标去雾图像对，包括：

将所述多个去雾图像对分别输入到预先训练好的分类网络中，得到多个分类结果，所述多个分类结果中的每个分类结果表征对应的去雾图像对是否为目标去雾图像对；

基于所述分类结果，确定所述多个目标去雾图像对。

7.一种图像去雾方法，包括：

将目标图像输入到图像去雾网络中，得到目标去雾图像，其中，所述图像去雾网络是通过权利要求1-6之一所述的方法生成的。

8.一种模型训练装置，包括：

获取单元，被配置成获取多个有雾图像和多个清晰图像对，其中所述有雾图像包括图像对比度低于预设阈值的图像，所述清晰图像对中包括两个相适配的清晰图像，所述清晰图像包括图像对比度高于所述预设阈值的图像；

去雾单元，被配置成对所述多个有雾图像中的每个有雾图像进行去雾，得到多个去雾图像对，所述多个去雾图像对中的每个去雾图像对包括一个有雾图像和与所述一个有雾图像对应的一个去雾图像；

训练单元，被配置成基于所述多个去雾图像对和所述多个清晰图像对训练待训练图像去雾网络，得到图像去雾网络。

9.一种图像去雾装置，包括：

输入单元，被配置成将目标图像输入到图像去雾网络中，得到目标去雾图像，其中，所述图像去雾网络是通过权利要求1-6之一所述的方法生成的。

10.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一或权利要求7所述的方法。

11.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一或权利要求7所述的方法。