一种基于持续测试时自适应的动态雾霾图像去雾方法

本发明涉及一种基于持续测试时自适应的动态雾霾图像去雾方法，属于计算机视觉与图像处理领域。包括以下步骤：构建复杂雾霾环境图像数据集；对雾霾环境去雾数据集中的原始有雾图像进行二次加雾处理；将二次加雾处理后的雾霾图像输入至图像去雾教师网络生成去雾的伪标签图像指导图像去雾学生网络进行自适应训练；利用训练后的图像去雾学生网络进行雾霾环境图像的去雾处理。通过对原始有雾图像实施二次加雾更好地模拟多样化的动态雾霾分布场景，且直接在测试阶段通过图像去雾学生网络和图像去雾教师网络的自适应训练动态调整模型参数，更好地适应了输入数据的特性，增强了模型在不同雾霾浓度和变化环境下的去雾效果，提升模型在实际场景中的表现。