CNN和GAN混合结构的图像去雾方法

近年来，深度学习在图像去雾领域取得了很大的进展。其中，CNN和GAN混合结构的图像去雾方法也得到了广泛应用。具体来说，该方法主要分为以下几个步骤：

1. 输入图像预处理：将输入图像进行预处理，包括将其转换为灰度图像、归一化等。

2. 模糊核估计：使用CNN网络来估计雾气模糊核，从而确定图像中的雾气分布情况。

3. 模糊图像恢复：使用CNN网络来对模糊图像进行恢复，从而得到初步去雾效果。

4. 去雾图像精修：使用GAN网络来对初步去雾结果进行精修，从而得到更为真实和自然的去雾图像。

5. 输出结果后处理：对输出结果进行后处理，包括去噪、锐化等，从而得到最终的去雾图像。

总的来说，CNN和GAN混合结构的图像去雾方法可以有效地提高图像去雾的效果和质量，为相关领域的应用提供了有力的支持。