基于迁移学习方法的图像去雾算法研究

迁移学习，可将预训练的模型作为新模型的起点，其通用性和泛化性都比较强。本课题采用预训练模型清除图像中的雾霾，使图像更加清晰。基于迁移学习方法的图像去雾算法具体包括：导入模块、查看原图、定义神经网络、训练模型和查看处理结果等部分。要求将本文方法与其他去雾算法进行对比分析，包括主观评价和客观指标参数。构建增强图像客观评价指标，对增强图像进行评价

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/270487
• 这篇博客也不错, 你可以看下图像分辨率、像素总数、文件大小之间的详细区别
• 除此之外, 这篇博客: 不同图像的噪声，选用什么滤波器去噪，图像处理的噪声和处理方法中的 小波去噪 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 将信号经过小波变换（采用Mallat算法）后，
  信号产生的小波系数含有信号的重要信息
  ，将信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小，

  而且噪声的小波系数要小于信号的小波系数，
  经过选取一个合适的阀值，大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的，应予以保留，
  小于阀值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到去噪的目的。

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你想要实现基于迁移学习方法的图像去雾算法吗？😊

根据¹，图像去雾算法可以分为基于图像增强、基于图像恢复和基于深度学习的方法。其中，基于深度学习的方法可以利用神经网络来学习图像的特征和结构，从而实现高效的图像去雾。

迁移学习是一种利用已有的知识来解决新问题的机器学习方法。它可以在数据不足或标签不完整的情况下，提高模型的泛化能力和性能。迁移学习可以分为四种类型：同领域同任务、同领域异任务、异领域同任务和异领域异任务。

基于迁移学习方法的图像去雾算法，可以根据不同的场景和需求，选择合适的迁移学习类型和策略。例如：

• 如果有一些无雾图像和对应的有雾图像，但数量不够多，可以使用同领域异任务的迁移学习，将一个预训练的图像分类模型或图像生成模型，微调为一个图像去雾模型。
• 如果有一些无雾图像，但没有对应的有雾图像，可以使用异领域同任务的迁移学习，将一个预训练的图像去雾模型，适应到新的无雾图像上，从而生成合成的有雾图像。
• 如果有一些其他类型的图像处理任务（如去噪、超分辨率等），但没有相关的图像去雾任务，可以使用异领域异任务的迁移学习，将一个预训练的其他类型的图像处理模型，转换为一个图像去雾模型。

具体实现方面，可以参考以下几篇论文：

• ² 提出了一种基于极化信息和深度先验学习的图像去雾算法，利用极化信息来估计大气光和透射率，并用深度先验网络来优化透射率。
• ³ 提出了一种基于GANs和迁移学习的单幅图像去雾算法，利用GANs来生成逼真的无雾图像，并用迁移学习来提高模型在不同场景下的泛化能力。
• 提出了一种改进的单幅图像去雾算法，结合了基于先验知识和基于深度学习的方法，并在资源受限的平台上进行了实现和测试。

源: 与必应的对话， 2023/5/11
(1) Improved single image dehazing methods for resource-constrained .... https://link.springer.com/article/10.1007/s11554-021-01143-6.
(2) Image dehazing based on polarization information and deep prior learning. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S003040262201021X.
(3) Effects of haze and dehazing on deep learning-based vision models. https://link.springer.com/article/10.1007/s10489-022-03245-5.