一种基于改进的生成对抗网络的图像去雾方法

本发明公开了一种基于改进的生成对抗网络的图像去雾方法，构建改进的生成对抗网络：选用CycleGAN网络作为基本结构，引入多深度特征提取模块获取不同语义信息的特征图，并采用雾霾感知单元HPB来学习雾霾特征，融合CBAM混合注意力机制实现对重点区域的特征加强；对于多特征的选取，采用自适应权重模块从部分和整体两个维度进行有侧重筛选；利用所构建的改进的生成对抗网络对雾霾图像进行去雾处理；本发明能够解决现有方法在场景深度大的区域，去雾表现较差，同时在色彩的保真度和细节的还原度上还有待提升的问题。