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摘要
本文提出了一种新的基于生成对抗网络的雾霾图像场景转换方法。生成对抗网络GAN作为无监督学习的方法,无法实现图像像素与像素之间映射,也即生成图像不可控。因此,基于模型的加雾算法存在参数不确定性和应用场景局限性,本文提出了一种新方法的新应用,利用生成对抗网络实现图像转换。该方法基于生成对抗网络GAN模型,改进了GAN的生成器和判别器,进行有监督学习,以训练雾霾图像生成像素与像素之间的映射关系,实现无雾图像与有雾图像之间的转换。以图像加雾为例,本文分别设计了生成网络和判决网络,生成网络用于合成有雾图像,判决网络用于辨别合成的雾霾图像的真伪。考虑到雾霾场景图像转换的对应效果,设计了一种快捷链接沙漏形生成器网络结构,采用无雾图像作为生成网络输入,并输出合成后的有雾霾图像;具体来看,将生成网络分成编码和解码两部分,并通过相加对应间隔的卷积层来保留图像的底层纹理信息。为了更好的检验合成雾霾图像的真实程度,设计了漏斗形全域卷积判决器网络,将合成图像和目标图像分别通过判决器辨别真伪,采用全域卷积,利用神经网络进行多层下采样,最终实现分类判决,辨别图像风格。此外,本文提出了一种新的网络损失函数,通过计算GAN损失和绝对值损失之和,以训练得到更为优秀的图像转换结果。GAN损失函数作用是使生成对抗网络GAN模型训练更加准确,而雾霾图像合成算法实际上是一个回归问题而非分类问题,生成器的作用不仅是训练判决器更加灵敏,更重要的是要生成与目标图像相似的图像。因此利用优化回归问题的绝对值损失函数,作用是为了准确学习像素间的映射关系,避免出现偏差和失真。最后本文对多类不同图像进行图像的雾霾场景转换进行评估,分别测试该算法的图像加雾和去雾效果,并与其他算法进行对比测试。对于加雾效果,在合成场景、虚拟场景下,与软件合成效果进行对比,效果明显比软件合成效果好,不会出现色彩失真;在真实场景下,本文算法与真实拍摄的雾霾天气进行对比,结果十分相近;并且本文算法与其他GAN图像转换算法进行了对比,本文算法具有明显的优势。同样本文算法在去雾效果上也十分明显。结果表明,本文所提基于生成对抗网络的雾霾场景图像转换算法,在主观效果和客观指标均具有明显优势。
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