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摘要
雾在自动驾驶、智慧城市、安防监控等领域影响重大。深度学习可以有效提高清晰度，但训练过程中由于缺少相对应的真实雾匹配数据对，所以多采用合成雾作为数据集。现有合成雾多依赖于深度信息、大气散射系数等参数，针对由此作为数据集训练容易造成颜色失真和去雾不彻底的问题，基于循环生成对抗网络（CycleGAN）合成雾方法被提出。通过该网络进行不匹配数据对训练学习有雾图像的特征，然后赋予清晰图片真实雾特征并与其自身构成匹配数据对，最后再用此类数据集进行去雾训练。结果表明，这些数据集可以有效解决颜色失真和去雾不彻底等问题。
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