cnn图像去雾算法python

图像去雾是一种常见的图像增强技术，常用于改善图像在雾天或雾霾天气下的质量。CNN（卷积神经网络）可以被用来实现图像去雾，下面是一个基于CNN的图像去雾算法的Python实现。

首先，我们需要安装一些必要的Python库，如TensorFlow和Keras。可以使用以下命令进行安装：

pip install tensorflow
pip install keras

接下来，我们可以定义一个基于CNN的图像去雾模型。该模型将输入图像作为输入，并输出去雾后的图像。以下是一个简单的模型实现：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D

# 定义模型
def build_model(input_shape):
    model = Sequential()
    # 编码器
    model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=input_shape))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Conv2D(256, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same'))
    # 解码器
    model.add(Conv2D(256, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
    model.add(Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
    model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(3, kernel_size=(3, 3), activation='sigmoid', padding='same'))
    return model

该模型包括一个编码器和一个解码器。编码器包括3个卷积层和2个最大池化层，用于提取图像的特征。解码器包括3个卷积层和2个上采样层，用于生成去雾后的图像。

接下来，我们可以定义一个函数，用于加载输入图像并对其进行预处理：

import numpy as np
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array

# 加载图像并对其进行预处理
def load_image(path):
    img = load_img(path, target_size=(256, 256))
    img = img_to_array(img)
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    img /= 255.
    return img

该函数加载指定路径的图像，并将其调整为指定的大小（256x256）。然后，它将图像转换为NumPy数组，并将其标准化以使其值在0到1之间。

接下来，我们可以定义一个函数，用于将模型应用于输入图像并生成去雾后的图像：

# 将模型应用于输入图像并生成去雾后的图像
def apply_model(model, input_image):
    output_image = model.predict(input_image)
    output_image *= 255.
    output_image = np.clip(output_image, 0, 255).astype('uint8')
    return output_image

该函数将输入图像作为输入，并将其输入到模型中，以生成去雾后的图像。然后，它将输出图像反标准化为0到255之间的值，并将其剪辑为0到255之间的整数。最后，它将输出图像作为NumPy数组返回。

最后，我们可以使用以下代码来加载图像，将模型应用于图像，并显示原始图像和去雾后的图像：

import matplotlib.pyplot as plt

# 加载图像
input_image = load_image('input.jpg')

# 构建模型
model = build_model(input_shape=input_image.shape[1:])

# 加载预训练的模型权重
model.load_weights('model_weights.h5')

# 将模型应用于输入图像
output_image = apply_model(model, input_image)

# 显示原始图像和去雾后的图像
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(input_image[0])
plt.title('Input')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(output_image)
plt.title('Output')
plt.show()

该代码首先加载指定路径的图像，然后构建模型并加载预训练的模型权重。接下来，它将模型应用于输入图像，并将原始图像和生成的去雾图像显示在一起。

这是一个基于CNN的图像去雾算法的简单实现。请注意，这只是一个基本的实现，可能需要进一步调整和优化以获得更好的性能。