基于双流跳变连接的图像去雾算法代码

基于双流跳变连接（Dual-Stream Jumping Connection, DSJC）的图像去雾算法通常结合了深度学习模型，特别是用于处理低对比度和模糊图像的特性。这种模型通过构建两个并行的流——一个负责捕捉全局信息，另一个专注于细节恢复，然后通过跳跃连接机制整合两者，提高去雾效果。

在编码层面，具体的DSJC图像去雾算法代码可能会包含以下几个步骤：

1. **数据预处理**：将输入的雾gy图片转换成网络可以处理的张量格式，并对其进行归一化。

def preprocess(image):
    image = image.astype(np.float32) / 255.0
    # 可能需要添加其他预处理步骤，如高斯噪声去除等
    return torch.tensor(image)

input_tensor = preprocess(input_image)

2. **定义模型结构**：设计一个卷积神经网络（CNN），其中包含了双流结构和跳跃连接模块。

class DSCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DSCNN, self).__init__()
        # ...定义双流结构、卷积层、跳跃连接层...

    def forward(self, x):
        global_stream = self.global_network(x)  # 全局流处理
        detail_stream = self.detail_network(x)   # 细节流处理
        combined = self.jump_connection(global_stream, detail_stream)  # 跳跃连接融合
        return combined

3. **训练与优化**：使用反向传播和优化器对模型进行训练，目标是最小化去雾后的重建误差。

model = DSCNN()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input_tensor)
    loss = compute_loss(output, target_image)
    loss.backward()
    optimizer.step()

4. **去雾应用**：对于新的雾gy图像，经过前向传播得到清晰图像。

dehazed_image = model(preprocess(new_input_image)).detach().numpy() * 255.0