cyclegan合成有雾图像

### 使用 CycleGAN 生成有雾效果的图像

#### 创建数据集
为了实现这一目标，需要准备两组图片：一组是没有雾气的标准清晰风景照片（域 A），另一组是有自然或人工制造雾气条件下的相同位置的照片作为对比样本（域 B）。这两类图像不必一一对应配对[^4]。

#### 构建与训练模型
构建两个方向的生成器 \(G_{AB}\) 和 \(G_{BA}\)，前者负责把无雾场景转化为含雾版本；后者则相反操作。同时设立对应的判别器 \(D_A\) 及 \(D_B\)[^2]。具体来说：

- **\(G_{AB}(x)\)** 将输入来自域 A (即不含雾的图像 x ) 转换成看起来像属于域 B 的输出 y'；
- **\(G_{BA}(y')\)** 应该能接收由 \(G_{AB}\) 输出的结果并尝试恢复原始状态；
- 判定函数分别评估各自领域内合成品的真实性程度。

import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, input_nc, output_nc, ngf=64, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_dropout=False, n_blocks=9):
        super(Generator, self).__init__()
        # 定义生成器结构...
        
class Discriminator(nn.Module):
    """定义一个PatchGAN分类器"""
    def __init__(self, input_nc, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # 定义鉴别器结构...

# 初始化网络权重的方法省略

#### 循环一致性损失
除了传统的对抗性损失外，还引入了循环一致性的约束项 \(\left \| G_{B A}^{ } * G_{A B}^{ }(I)-I\right \|+\left \| G_{A B}^{ }* G_{B A}^{ }(J)-J\right \|\), 这有助于保持转换前后内容的一致性和稳定性[^1]。

#### 测试阶段
一旦完成上述过程，在测试时只需利用已训练好的 \(G_{AB}\) 对新的干净环境图实施变换即可获得带有所需视觉特效的新作品。