【pytorch代码+数据集】基于GAN的自然风景图像磨损修复项目-深度学习

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已于 2025-06-01 21:49:02 修改

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分类专栏：项目文章标签：人工智能深度学习图像处理

于 2025-05-10 23:07:52 首次发布

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项目简介
环境配置
数据集介绍
项目结构
核心实现流程
详细使用步骤
- 1. 下载数据集
- 2. 生成"老化"图像
- 3. 训练修复模型
- 4. 修复单张图像
各文件功能详解
网络架构设计
损失函数详解
实验结果与分析
常见问题解答
总结与展望
代码清单【附件】

项目简介

本项目实现了一个基于生成对抗网络(GAN)的老旧风景照片修复系统。通过对干净的风景照片施加噪声、色彩衰减和划痕等效果，模拟自然老化的照片，然后训练GAN网络学习从老化照片恢复到原始清晰照片的映射关系。这种技术可以应用于修复实际的老旧照片，恢复其原有的清晰度和色彩。

与传统的图像修复方法相比，基于GAN的方法能够更好地保留图像的细节和纹理信息，产生更加自然、真实的修复效果。本项目特别针对风景照片进行了优化，能够有效处理各种老化效应，如色彩褪色、噪点增加和表面划痕等。

该工程基于GAN（生成对抗网络）实现自然风景图片的修复。其核心流程为：

从原始清晰图像生成"磨损"图像（高斯噪声、色彩漂移、划痕等）；
使用自定义Dataset加载成对图像；
定义U-Net风格多分支生成器与PatchGAN判别器；
训练GAN，优化对抗+内容+可选感知损失；
验证阶段评估PSNR/SSIM；
单图推理完成修复。

环境配置

本项目使用Python和PyTorch开发，主要依赖包括：

pip install torch torchvision tqdm opencv-python pillow scikit-image kagglehub

推荐使用conda创建虚拟环境：

conda create -n landscape-repair python=3.8
conda activate landscape-repair
pip install torch torchvision tqdm opencv-python pillow scikit-image kagglehub

GPU环境配置（推荐使用CUDA加速训练）：

CUDA 11.3+
PyTorch 1.10+
至少8GB显存的NVIDIA GPU（GTX 1080Ti或更高）
VRAM需求：batch_size=8，img_size=256时约需6GB显存

CPU训练也可行，但速度会大幅降低（约为GPU的1/10）。如需在CPU上训练，请调整batch_size为较小值（如2或4）。

数据集介绍

本项目使用Kaggle上的"Landscape Recognition Image Dataset"，包含约12,000张高质量风景图像，分为以下主要类别：

Coast（海岸）：约2000张图像，展示各种海岸线、沙滩和海洋场景
Desert（沙漠）：约2000张图像，展示沙漠景观和荒漠地形
Forest（森林）：约2000张图像，包含各种森林、树木和植被场景
Glacier（冰川）：约2000张图像，展示冰川、雪山和冰雪景观
Mountain（山脉）：约2000张图像，包含各种山脉和高地景观
Buildings（建筑）：约2000张图像，展示与自然景观结合的建筑物

每个类别的图像都有训练集和测试集的划分。图像分辨率大多在1000×1000像素左右，格式为JPEG。该数据集具有丰富的纹理细节和色彩变化，适合用于训练和测试图像修复模型。

数据集总大小约为500MB，下载后需解压并组织为项目所需的目录结构。

项目结构

初始项目结构如下：

GAN_landscape_img_repair-master/
├── add_noise.py            # 图像老化处理脚本
├── dataset.py              # 数据集加载类
├── download_datasets.py    # 数据集下载脚本
├── inference.py            # 单图像推理脚本
├── model.py                # 模型架构定义
├── train.py                # 模型训练脚本
└── utils.py                # 工具函数

核心实现流程

本项目的核心实现流程分为六个主要步骤：

1. 从原始清晰图像生成"磨损"图像

使用add_noise.py脚本对原始风景照片应用多种老化效果
主要包括三种老化处理：
- 色彩调整：降低饱和度、微调色相和亮度，模拟老照片的褪色效果
- 高斯噪声：添加随机强度的噪点，模拟胶片颗粒感和时间侵蚀
- 随机划痕：添加浅色线条，模拟照片表面的物理损伤

2. 使用自定义Dataset加载成对图像

dataset.py中的LandscapeDataset类负责加载和预处理图像对
自动配对"原始-老化"图像，确保一一对应
实现图像预处理：调整尺寸、标准化、可选的数据增强
提供批量加载机制，支持PyTorch的DataLoader接口

3. 定义U-Net风格多分支生成器与PatchGAN判别器

在model.py中实现两个网络架构：
- RepairNetGenerator：多分支U-Net生成器，由共享编码器、三路解码器和细节增强模块组成
- RepairNetDiscriminator：PatchGAN判别器，判断图像块级别的真假
生成器专注于不同尺度的特征重建，判别器关注局部纹理质量

4. 训练GAN，优化对抗+内容+可选感知损失

train.py实现完整训练循环
交替训练判别器和生成器：先优化D再优化G
综合三种损失：
- 对抗损失：促使生成图像骗过判别器
- 内容损失（MSE）：保证像素级相似性
- 感知损失（可选）：基于VGG特征，提升视觉质量

5. 验证阶段评估PSNR/SSIM

每个epoch结束后在测试集上评估模型性能
计算两个关键指标：
- PSNR（峰值信噪比）：评估整体重建质量
- SSIM（结构相似度）：评估结构和纹理保留程度
保存SSIM值最高的模型作为最佳模型

6. 单图推理完成修复

使用inference.py加载训练好的生成器模型
对单张老化图像进行前向传播，得到修复结果
支持批量处理多张图像的扩展功能

详细使用步骤

1. 下载数据集

使用download_datasets.py脚本从Kaggle下载风景图像数据集：

python download_datasets.py

下载完成后，数据集会被存储在默认位置（~/.cache/kagglehub/datasets/）。然后您需要将数据集解压并组织成以下结构：

GAN_landscape_img_repair-master/
├── Landscape Classification/
│   ├── Training Data/
│   │   ├── Coast/
│   │   │   ├── Coast-Train (1).jpeg
│   │   │   ├── Coast-Train (2).jpeg
│   │   │   └── ...
│   │   ├── Desert/
│   │   │   ├── Desert-Train (1).jpeg
│   │   │   └── ...
│   │   ├── Forest/
│   │   │   ├── Forest-Train (1).jpeg
│   │   │   └── ...
│   │   ├── Glacier/
│   │   │   ├── Glacier-Train (1).jpeg
│   │   │   └── ...
│   │   └── Mountain/
│   │       ├── Mountain-Train (1).jpeg
│   │       └── ...
│   └── Testing Data/
│       ├── Coast/
│       │   ├── Coast-Test (1).jpeg
│       │   └── ...
│       ├── Desert/
│       ├── Forest/
│       ├── Glacier/
│       └── Mountain/
├── add_noise.py
├── dataset.py
├── download_datasets.py
├── inference.py
├── model.py
├── train.py
└── utils.py

注意事项：

如果遇到kagglehub访问问题，需确保已正确配置Kaggle API凭证
您可能需要手动将数据集从下载位置移动到项目目录下
确保类别名称和文件名格式与上述结构一致，否则需修改dataset.py中的路径处理逻辑

2. 生成"磨损"图像

运行add_noise.py脚本，对原始图像添加老化效果：

python add_noise.py

该脚本会自动处理"Landscape Classification"目录中的所有图像，为每张图像应用三种老化效果：

色彩衰减：adjust_color_randomly函数调整HSV值，主要降低饱和度（15%左右），轻微调整色相（±15°）和亮度（±10%）
随机高斯噪点：add_random_gaussian_noise函数添加均值为0，标准差在5-25范围内的高斯噪声
随机划痕：add_scratches函数在图像上添加40条随机位置、随机长度的浅色线条

处理过程显示进度条，每处理一张图像会在对应的"Landscape Classification Noise"目录下保存一份老化版本，保持原目录结构和文件名不变。

处理完成后，目录结构将变为：

GAN_landscape_img_repair-master/
├── Landscape Classification/
│   ├── Training Data/
│   │   └── ...
│   └── Testing Data/
│       └── ...
├── Landscape Classification Noise/   # 新生成的模拟磨损图像目录
│   ├── Training Data/
│   │   ├── Coast/
│   │   │   ├── Coast-Train (1).jpeg  # 老化版本
│   │   │   ├── Coast-Train (2).jpeg
│   │   │   └── ...
│   │   ├── Desert/
│   │   ├── Forest/
│   │   ├── Glacier/
│   │   └── Mountain/
│   └── Testing Data/
│       ├── Coast/
│       ├── Desert/
│       ├── Forest/
│       ├── Glacier/
│       └── Mountain/
├── add_noise.py
├── dataset.py
├── download_datasets.py
├── inference.py
├── model.py
├── train.py
└── utils.py

处理12,000张图像大约需要30-60分钟，取决于CPU性能和图像分辨率。如果需要调整老化效果的强度，可以修改add_noise.py中相应函数的参数：

色彩调整：修改hue_range、saturation_range和value_range参数
噪点强度：修改sigma_range参数
划痕数量：修改num_scratches参数

3. 训练修复模型

使用train.py训练GAN模型：

python train.py --root_dir . --epochs 30 --batch_size 8 --lr 5e-5 --img_size 256 --lambda_content 100.0 --use_perceptual --device cuda --save_dir checkpoints

参数详细说明：

--root_dir：项目根目录，包含数据集的位置。默认为当前目录"."
--epochs：训练轮数，建议至少30轮获得较好效果，更多轮数可能获得更好结果
--batch_size：批量大小，根据GPU内存调整
- 8GB显存建议设置为8
- 12GB显存可设置为16
- 4GB显存建议降至4
--lr：学习率，默认5e-5，较低的学习率有助于稳定训练
--img_size：训练时的图像大小，默认256×256像素
- 较大的尺寸可捕获更多细节，但需要更多显存
- 可选值：128、256、384、512
--lambda_content：内容损失权重，控制修复保真度和对抗性的平衡
- 默认100.0，更高的值会更注重像素级还原
- 更低的值会增强GAN的创造性，但可能导致细节不准确
--use_perceptual：使用VGG感知损失提升视觉质量，略微增加显存占用
--device：计算设备，可选"cuda"或"cpu"
--save_dir：模型保存目录，默认为"checkpoints"

训练过程中，程序会在每个epoch后评估模型在测试集上的性能，并打印三个关键指标：

生成器损失（G_loss）：综合了对抗损失、内容损失和可选的感知损失
判别器损失（D_loss）：衡量判别器区分真实和生成图像的能力
PSNR和SSIM：客观评价指标，值越高表示修复质量越好

程序会保存SSIM指标最高的模型作为最佳模型。训练完成后，目录结构变为：

GAN_landscape_img_repair-master/
├── Landscape Classification/
│   └── ...
├── Landscape Classification Noise/
│   └── ...
├── checkpoints/                     # 新生成的模型目录
│   └── best_generator.pth           # 最佳生成器模型（约100-200MB）
├── add_noise.py
├── dataset.py
├── download_datasets.py
├── inference.py
├── model.py
├── train.py
└── utils.py

典型的训练时间：

GTX 1080Ti：约4-6小时完成30个epoch
RTX 3090：约2-3小时完成30个epoch
CPU（8核）：约40-50小时完成30个epoch

训练过程中可能会观察到：

前5个epoch：PSNR和SSIM快速提升
5-15个epoch：提升速度减缓
15个epoch以后：缓慢改善，主要是细节和纹理的提升

4. 修复单张图像

使用训练好的模型对单张老化图像进行修复：

python inference.py --model_path checkpoints/best_generator.pth --input path/to/noise_image.jpeg --output path/to/repaired_image.png

参数详细说明：

--model_path：已训练模型的路径，默认为"checkpoints/best_generator.pth"
--input：待修复的老化图像路径，可以是任意尺寸的.jpg/.jpeg/.png图像
--output：修复后图像的保存路径，推荐使用.png格式保留所有细节
--img_size：处理图像的大小（默认256），可根据需要调整
- 较大的值（如512）可能获得更好的细节，但处理更慢
- 无论设置多大，输出图像都会保持与输入相同的分辨率
--device：使用"cuda"或"cpu"（默认"cuda"）

推理速度参考：

GPU（GTX 1080Ti）：处理一张1000×1000的图像约0.5秒
CPU（Intel i7）：处理同样大小的图像约2-3秒

如果你希望批量处理多张图像，可以编写一个简单的脚本调用inference.py中的process_single函数：

import os
from inference import process_single
import torch

# 加载模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
G = torch.load('checkpoints/best_generator.pth', map_location=device)
G.to(device).eval()

# 批量处理图像
input_dir = 'path/to/noisy_images'
output_dir = 'path/to/repaired_images'
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

for img_file in os.listdir(input_dir):
    if img_file.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
        input_path = os.path.join(input_dir, img_file)
        output_path = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(img_file)[0] + '.png')
        process_single(input_path, output_path, G, 256, device)
        print(f'已处理: {
     img_file}')

执行后，您的项目目录可能会变为：

GAN_landscape_img_repair-master/
├── Landscape Classification/
├── Landscape Classification Noise/
├── checkpoints/
│   └── best_generator.pth
├── repaired_images/                 # 新生成的修复图像目录
│   ├── image1.png
│   ├── image2.png
│   └── ...
├── add_noise.py
├── dataset.py
├── download_datasets.py
├── inference.py
├── model.py
├── train.py
└── utils.py

各文件功能详解

1. add_noise.py

这个脚本用于模拟老化效果，主要包含三个核心函数：

adjust_color_randomly：随机调整图像的HSV值，模拟老照片的色彩退化

def adjust_color_randomly(image, hue_range=15, saturation_range=0.15, value_range=0.1):
    # 转换为HSV空间
    # 随机调整色相、饱和度和亮度
    # 将图像转回BGR格式

add_random_gaussian_noise：添加高斯噪声，模拟年代久远的照片中常见的颗粒感

def add_random_gaussian_noise(image, mean=0, sigma_range=(5, 25)):
    # 生成随机高斯噪声
    # 将噪声添加到图像上
    # 保证像素值在有效范围内

add_scratches：添加随机划痕，模拟照片表面的机械损伤

def add_scratches(image, num_scratches=40):
    # 在随机位置生成随机方向的线条
    # 使用浅色（接近白色）表示划痕
    # 添加到图像上

此外，还提供了单图处理函数Apply_photo_wear_effect_single和批量处理函数Apply_photos_wear_effect_all，后者还包含完整的目录遍历和进度显示功能。

该文件是整个工作流程的第一步，负责生成训练和测试所需的"老化"图像数据。

2. dataset.py

定义了PyTorch数据集类LandscapeDataset，负责加载成对的老化/干净风景图像：

class LandscapeDataset(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, split='train', img_size=256):
        # 初始化路径
        # 查找配对的图像
        # 设置图像变换（调整大小、标准化等）

    def __len__(self):
        # 返回数据集大小

    def __getitem__(self, idx):
        # 根据索引加载图像对
        # 应用变换
        # 返回(noisy, clean)图像对

主要功能包括：

自动查找和配对对应的老化图像和原始图像
图像预处理：调整到指定大小（默认256×256）
标准化：将像素值缩放到[-1, 1]范围
数据增强：训练集可选的随机水平翻转和轻微旋转
按批次提供给训练循环

设计上采用了成对加载机制，确保老化图像和原始图像严格对应，便于监督学习。

3. download_datasets.py

使用kagglehub工具从Kaggle平台下载风景识别数据集：

import kagglehub

# 下载最新版本
path = kagglehub.dataset_download("utkarshsaxenadn/landscape-recognition-image-dataset-12k-images")

print("数据集文件路径:", path)

这个脚本虽然简短，但执行了重要的数据获取任务。它会自动下载和解压数据集，并返回数据集的本地路径。需要注意的是，使用前应确保已安装kagglehub并配置了Kaggle API凭证。

4. inference.py

提供单张图像的推理功能，主要包含：

参数解析函数parse_args，处理命令行参数

图像处理函数process_single：

def process_single(input_path, output_path, G, img_size, device):    # 加载与预处理图像    # 记录原始尺寸    # 送入模型推理    # 后处理生成结果（反标准化等）    # 恢复原始尺寸    # 保存结果

主函数main，负责加载模型和调用处理函数

工作流程：

加载图像并调整大小
标准化到[-1, 1]范围
送入生成器模型进行推理
将输出反标准化回[0, 1]范围
恢复原始图像尺寸
保存为指定格式

该脚本设计成可以作为独立工具使用，也可以作为模块导入到其他Python脚本中用于批处理。

5. model.py

定义GAN的网络架构，包含以下主要组件：

基础模块：

class DownSample(nn.Module):
    # 下采样模块：卷积 + 可选批归一化 + LeakyReLU

class UpSample(nn.Module):
    # 上采样模块：转置卷积 + 可选批归一化 + 可选ReLU

生成器：

class RepairNetGenerator(nn.Module):
    # 多分支U-Net结构
    # 共享编码器（3层）
    # 多路径解码器（3条路径）
    # 初步融合模块
    # 细节增强模块

判别器：

class RepairNetDiscriminator(nn.Module):
    # PatchGAN判别器
    # 接收拼接的输入和目标/生成图像
    # 输出每个图像块的真假判断

生成器采用创新的多分支U-Net结构，包括：

共享编码器：提取多尺度特征
三个独立解码路径：各自关注不同尺度的重建
融合模块：结合三条路径的输出
细节增强：进一步提升局部细节

判别器采用PatchGAN设计，以70×70的感受野判断图像块的真实性，有助于提升局部纹理质量。

6. train.py

实现了GAN的训练循环，主要功能包括：

参数配置和数据加载
网络初始化（生成器和判别器）
损失函数定义（BCE、MSE、可选的VGG感知损失）
优化器设置

训练循环：

for epoch in range(1, args.epochs+1):    # 训练阶段    for noisy, real in train_loader:        # 判别器更新        # 生成器更新        # 验证阶段    with torch.no_grad():        for noisy, real in test_loader:            # 计算PSNR和SSIM        # 保存最佳模型

评估指标计算（PSNR和SSIM）
模型保存

训练采用标准的GAN交替优化策略：

先训练判别器：最大化真实图像的分数，最小化生成图像的分数
再训练生成器：最大化生成图像的分数，同时最小化与真实图像的差异

评估使用两个客观指标：

PSNR（峰值信噪比）：评估整体像素差异
SSIM（结构相似度）：评估结构和纹理保留程度

模型保存逻辑是保留验证集上SSIM值最高的模型。

7. utils.py

提供基础工具函数：

load_image：加载图像并转换为RGB模式

def load_image(path):
    return Image.open(path).convert('RGB')

save_image：将张量保存为图像文件

def save_image(tensor, path):
    # 处理张量：分离、CPU转移
    # 从[-1,1]映射到[0,1]
    # 从[0,1]映射到[0,255]
    # 转换通道顺序并创建PIL图像
    # 保存到指定路径

这些工具函数封装了常用的图像处理操作，确保在项目各部分保持一致的图像处理流程。

网络架构设计

生成器架构

本项目的生成器采用了创新的多分支U-Net结构，由以下几个部分组成：

共享编码器：
- 3层下采样，逐步将输入图像(3×H×W)编码为更深层的特征图
- 第一层：3→64通道，无批归一化
- 第二层：64→128通道，带批归一化
- 第三层：128→256通道，带批归一化
- 采用LeakyReLU激活函数，斜率0.2
多分支解码器：
- 分支1：直接从第一层特征上采样到输出尺寸（浅层特征路径）
- 分支2：从第二层特征经过两次上采样到输出尺寸（中层特征路径）
- 分支3：从第三层特征经过三次上采样到输出尺寸（深层特征路径）
- 每个分支独立工作，没有跳跃连接，专注于不同尺度的信息重建
初步融合模块：
- 将三个分支的输出拼接(concat)
- 通过两个连续的卷积层（带ReLU和Tanh）融合多尺度信息
- 将特征通道数从3×输出通道数减少到输出通道数
细节增强模块：
- 在融合后的结果上再次应用两个卷积层
- 专注于增强局部细节和边缘
- 最终输出通过Tanh激活，确保值域在[-1,1]

这种多分支设计的优势：

不同分支可以关注不同类型的图像退化：浅层分支处理噪声，深层分支处理结构
避免了传统U-Net中可能出现的信息损失
细节增强模块相当于残差学习，进一步提升图像质量

判别器架构

判别器采用PatchGAN设计，结构如下：

输入：拼接的条件图像和目标/生成图像(6×H×W)
4层下采样，每层将空间分辨率减半：
- 第一层：6→64通道，无批归一化
- 第二层：64→128通道，带批归一化
- 第三层：128→256通道，带批归一化
- 第四层：256→512通道，带批归一化
最终层：512→1通道，输出每个位置的判别分数
所有下采样层使用LeakyReLU激活函数

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