【技术实现步骤摘要】
一种基于生成对抗网络的单图像去雪方法
本专利技术涉及深度学习领域，具体涉及基于一种单图像去雪生成对抗网络。
技术介绍
通常，天气环境因素会造成图像质量下降，从而使得基于计算机视觉的算法的性能下降。降雪天气中所拍摄的各类图像，会因为雪花的干扰影响图像质量，从而导致后续工作的难度上升，降低了工作效率。降雪天气通常由运动不规则的大小雪花部分遮挡。因此，构建去除雪花影响图像的核心思想是使用原有背景环境进行雪花区域的补全。近年来，去除雨水颗粒以及雾霾天气成为了视觉领域常见的研究内容。相较于雨雾图像中大气颗粒物的特征在时空频域、运动方式以及半透明度的各种形态相似性，雪花的特征更为复杂多变，不同大小、不同形状、不同透明度的特征都使得雪花的去除工作更为困难。在去雪工作上，有一部分文献采用的是与去雨类似的思想，如HOG、频率空间分离和颜色假设来进行雪花颗粒模拟。这些特征不但没有正确模拟部分特征，而且恶化了泛化场景。XU等[1]人使用引导滤波器获得引导图来引导雨雪的去除。引导滤波器的超参数通常适用于一种类型的雪，这些参数可能适用于低透明...
【技术保护点】
1.一种基于生成对抗网络的单图像去雪方法，包括构建一个去除雪花的生成对抗网络，步骤如下：/n第一步：数据集的构建：为得到一个带标签的数据库，构建一个合成雪图像数据库，方法如下：通过photoshop模拟雪花落下颗粒尺寸的变化，每个基本蒙版由一个小、中、和大粒径，同时，各基层的雪粒蒙版具有不同的密度、形状、运动轨迹，以及增加变化的透明度，合成雪图像数据库包含多组下雪、无雪图像，分为训练集和测试集；考虑到复杂环境下的雪花的空间特征远近不同，将深度信息都归一化到0-255的数值范围之间，方便网络的输入输出。/n第二步：生成网络构建：/n生成网络包括两个网络部份：首先是一个特征提取...
【技术特征摘要】
1.一种基于生成对抗网络的单图像去雪方法，包括构建一个去除雪花的生成对抗网络，步骤如下：
第一步：数据集的构建：为得到一个带标签的数据库，构建一个合成雪图像数据库，方法如下：通过photoshop模拟雪花落下颗粒尺寸的变化，每个基本蒙版由一个小、中、和大粒径，同时，各基层的雪粒蒙版具有不同的密度、形状、运动轨迹，以及增加变化的透明度，合成雪图像数据库包含多组下雪、无雪图像，分为训练集和测试集；考虑到复杂环境下的雪花的空间特征远近不同，将深度信息都归一化到0-255的数值范围之间，方便网络的输入输出。
第二步：生成网络构建：
生成网络包括两个网络部份：首先是一个特征提取网...
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