[发明专利]一种模型训练及图像去雾方法、装置、设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种模型训练及图像去雾方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习等技术领域。具体实现方案为：将获取到的有雾图像输入预设模型，得到有雾图像的雾气特征以及去雾图像，雾气特征用于表征有雾图像中与雾气相关的特征；基于有雾图像的雾气特征以及去雾图像，确定与有雾图像对应的重建图像；基于重建图像和有雾图像组成的第一图像对，以及去雾图像和预先标注的去雾图像对应的清晰图像组成的第二图像对，训练预设模型得到目标模型。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习等技术领域。

背景技术

图像去雾是指由一幅包含雾气的图像作为输入，获取清晰图像的方法。在图像识别领域，现实场景中的雾气会对场景中的物体造成遮挡，严重影响计算机视觉技术的应用。

相关图像去雾技术通常基于数据先验或者深度学习回归的方法，基于此进行的图像去雾往往导致泛化性较差或者图像去雾的质量较低。

发明内容

本公开提供了一种模型训练及图像去雾方法、装置、设备及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种模型训练的方法，该方法可以包括以下步骤：

将获取到的有雾图像输入预设模型，得到有雾图像的雾气特征以及去雾图像；雾气特征用于表征有雾图像中与雾气相关的特征；

基于有雾图像的雾气特征以及去雾图像，确定与有雾图像对应的重建图像；

基于重建图像和有雾图像组成的第一图像对，以及去雾图像和预先标注的去雾图像对应的清晰图像组成的第二图像对，训练预设模型，得到目标模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种图像去雾的方法，该方法可以包括以下步骤：

获取目标图像，目标图像包括有雾图像；

将目标图像输入到目标模型中，得到目标图像的去雾图像；

其中，目标模型是通过前述方法生成的。

根据本公开的另一方面，提供了一种模型训练的装置，该装置可以包括：

去雾图像确定模块，用于将获取到的有雾图像输入预设模型，得到有雾图像的雾气特征以及去雾图像；雾气特征用于表征有雾图像中与雾气相关的特征；

重建图像确定模块，用于基于有雾图像的雾气特征以及去雾图像，确定与有雾图像对应的重建图像；

训练模块，用于基于重建图像和有雾图像组成的第一图像对，以及去雾图像和预先标注的去雾图像对应的清晰图像组成的第二图像对，训练预设模型，得到目标模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种图像去雾的装置，该装置可以包括：

接收模块，用于获取目标图像，目标图像包括有雾图像；

去雾模块，用于将目标图像输入到目标模型中，得到目标图像的去雾图像；

其中，目标模型是通过前述装置生成的。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开任一实施例中的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行本公开任一实施例中的方法。