一种应用于复杂天气条件下的无监督图像恢复方法

本发明提出了一种应用于复杂天气条件下的无监督图像恢复方法，基于对比学习的框架，所构建的网络模型从退化的输入图像中学习到退化表示从而恢复出清晰图像。具体来说，通过多类别的对比学习策略，模型能够从三个层面：即非匹配图像级别、像素级别及细节级别进一步提升特征约束表示。此外，网络使用自校准特征提取模块作为模型特征表示的核心，能够有效捕获长距离空间与通道之间的特征依赖关系，从而更好的对退化图像进行恢复。该方法能够在非匹配数据集上进行无监督训练，很大程度上提升了算法的适用性。