[发明专利]一种图像数据集生成方法

摘要

本发明提出一种简单有效的基于生成对抗网络(Generated Antagonism Network，GAN)的含雾霾图像和去掉雾霾图像的对照数据集生成方法，具体可以用于解决当前训练深度学习网络去雾霾处理缺乏图像对照数据集问题的瓶颈与难点，主要特征在于：(1)提出基于纹理关注的生成对抗网络，解决无法实现自动化生成数据集的问题；(2)针对生成对抗网络训练效率低和生成图像易失真问题，在生成器设计上，提出基于迁移学习的特征强化生成模型，解决生成效率低问题；(3)在网络判别器设计上，提出具有全局判别器和局部判别器的双判别器判别模型，解决生成图像纹理细节失真问题。