夜间高光图像预处理代码
时间: 2023-10-27 19:08:15 浏览: 34
对于夜间高光图像的预处理,可以使用生成对抗网络(GAN)来进行图像转换和增强。具体的代码实现如下:
1. 定义GAN模型:
```python
class GAN(nn.Module):
def __init__(self):
super(GAN, self).__init__()
self.encoder = Encoder()
self.decoder = Decoder()
def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = self.decoder(x)
return x
```
2. 定义编码器和解码器模块:
```python
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self):
super(Encoder, self).__init__()
# 编码器的网络结构
def forward(self, x):
# 编码器的前向传播过程
return x
class Decoder(nn.Module):
def __init__(self):
super(Decoder, self).__init__()
# 解码器的网络结构
def forward(self, x):
# 解码器的前向传播过程
return x
```
3. 加载已经训练好的模型和权重:
```python
model = GAN()
model.load_state_dict(torch.load('path/to/pretrained_model.pth'))
```
4. 对夜间高光图像进行预处理:
```python
def preprocess_night_image(image):
image = image.to(device)
image = normalize(image) # 归一化图像
with torch.no_grad():
output = model(image) # 使用预训练的GAN模型进行图像转换和增强
output = denormalize(output) # 将输出图像还原到原始范围
output = output.cpu().numpy() # 转换为numpy数组
return output
```