【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像去雾，特别是涉及一种面向真实世界图像的迭代去雾方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提到了与本专利技术相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
2、单幅图像去雾(single image dehazing)旨在从雾霾图像中恢复清晰、无雾的图像。早期的去雾方法主要通过估计成像模型的参数来恢复图像，然而，这些基于手工设计先验的方法常因缺乏足够的泛化能力，无法适应不同场景而效果不佳。随着深度学习的发展，基于数据驱动的方法取得了显著的成果。dehazenet、aod-net等受散射模型启发，然而当场景不符合理想的物理模型时，去雾效果仍然不理想。另一类方法ffa-net、dehamer等则直接利用网络恢复清晰图像，但由于合成数据和真实数据之间的领域差距，这些模型在真实世界的雾霾图像上往往表现不佳。
3、在真实世界图像去雾的研究中，现有的方法大致可以分为基于领域适配的方法、基于生成对抗网络(gan)的方法和基于深度先验的方法，但仍存在如下问题：
4、(1)基于领域适配的方法通过领域适配技术...
【技术保护点】
1.面向真实世界图像的迭代去雾方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的面向真实世界图像的迭代去雾方法，其特征在于，所述将雾霾图像输入预训练好的编码器进行处理，提取融合图像特征包括：
3.如权利要求1所述的面向真实世界图像的迭代去雾方法，其特征在于，所述通过码评估器对图像编码序列进行评估，基于评估结果更新所述融合图像特征具体为：将图像编码序列输入训练好的码评估器，获取输出概率，根据输出概率更新二维掩码矩阵；基于二维掩码矩阵更新融合图像特征。
4.如权利要求1所述的面向真实世界图像的迭代去雾方法，其特征在于，通过交叉熵损失函数对...
【技术特征摘要】
1.面向真实世界图像的迭代去雾方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的面向真实世界图像的迭代去雾方法，其特征在于，所述将雾霾图像输入预训练好的编码器进行处理，提取融合图像特征包括：
3.如权利要求1所述的面向真实世界图像的迭代去雾方法，其特征在于，所述通过码评估器对图像编码序列进行评估，基于评估结果更新所述融合图像特征具体为：将图像编码序列输入训练好的码评估器，获取输出概率，根据输出概率更新二维掩码矩阵；基于二维掩码矩阵更新融合图像特征。
4.如权利要求1所述的面向真实世界图像的迭代去雾方法，其特征在于，通过交叉熵损失函数对码预测器进行训练，通过二元交叉熵损失函数对码评估器进行训练。
5.如权利要求1所述的面向真实世界图像的迭代去雾方法，其特征在于，对编码器进行预训练具体为：将图像块输入编码器进行处理，获取隐空间特征并将隐空间特征中的每一项替换为与之距离最近的字典中的码字，获取量化特征及对应的质量序列；
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