[发明专利]一种基于生成对抗网络的复合降质图像高质量重建方法

摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的复合降质图像高质量重建方法，针对同时含有雾霾，系统噪声，低照度和压缩失真等多种降质问题的低质量图像，本发明首先从针对复合因素降质图像重建的角度出发，建立了一种基于生成对抗网络的复合降质图像高质量重建方法，可完成针对受雾霾，低照度，压缩，系统噪声，光学模糊等因素组合降质图像的重建；其次，本发明采用非对称的生成网络，大大减少了模型的参数量，使模型易于训练和使用；再者，采用端到端的思想，简化了重建系统的架构，省去了预处理与后处理；最后，生成网络全部由卷积层组成，可输入任意尺寸复合降质图像进行重建。

主权项

1.一种基于生成对抗网络的复合降质图像高质量重建方法，其特征在于，本方法包括整体流程，离线部分和在线部分；整体流程：首先设计了复合降质图像重建的处理流程；然后根据此流程设计了生成网络结构以及判别网络结构；最后将生成网络各阶段特征图尺寸调整，完成复合降质图像映射到重建图像；离线部分：主要包括2个步骤：训练样本库生成；网络训练及模型获取；其中，训练样本库生成方法中包括训练样本获取的5个过程；网络模型训练及模型获取阶段包括判别网络、损失函数、梯度下降法的选取；在线部分：主要包括3个步骤：特征提取；特征融合；图像重建。