一种基于改进CycleGAN的输电线路覆冰图像去雾方法

本发明公开了一种基于改进CycleGAN的输电线路覆冰图像去雾方法，应用于图像处理技术领域。首先，采集覆冰输电线路中的有雾图像和无雾图像，对图像进行预处理。然后，生成器中引入通道注意力机制到残差块自适应调整图像中不同通道的特征权重，解码器部分采用双线性插值和反卷积相结合的方法进行图像恢复。采用对抗损失、循环一致性损失、特性一致性损失和通道注意力机制相结合的方法构建生成器的损失函数，增强去雾模型的细节保留和特征提取能力。最后，通过模型训练输出完整的去雾图像。本发明能够有效去除复杂气象条件下输电线路覆冰图像中的雾霾噪声，最大限度地保留图像中的细节信息，输出清晰度较高的无雾图像。