隐空间转换的混合样本图像去雾

深度学习从数据集中学习样本的内在规律,数据集的质量一定程度上决定了模型的表现。在去雾任务的公开数据集中,由于缺少成对真实数据,合成的成对数据难以模拟真实环境等问题,可能导致训练出的模型在实际环境中表现不佳。为此,提出混合样本学习问题,利用合成的成对数据和真实数据（混合样本）同时训练模型,通过隐空间的转换实现混合样本间的转换。算法利用变分自编码器和生成对抗网络（VAE-GAN）将混合样本分别编码到隐空间,利用对抗损失将真实数据的隐空间向合成雾图的隐空间对齐,利用含特征自适应融合（MFF）模块的映射网络学习成对数据隐空间之间的转换,从而建立起从真实雾图域到清晰图像域之间的去雾数据通路。实验结果表明,该算法相比其他去雾算法在真实雾图上的去雾结果更加清晰,对于较厚的雾图也有突出的效果,且该算法的峰值信噪比高于对比算法。