技术特征：
1.一种基于生成对抗网络的域自适应去雾方法，其特征在于，该方法采用雾天图像预处理模块和去雾模快对有雾视频进行去雾处理。2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的域自适应去雾方法，其特征在于，所述的图像预处理模块采用了cycle-gan生成对抗网络结构。3.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的域自适应去雾方法，其特征在于，所述的视频去雾模块采用了df-cnn网络结构。4.根据权利要求1、2、3所述的一种基于生成对抗网络的域自适应去雾方法，其特征在于，具体包括以下步骤：s1.将视频图像以每秒n帧的速率分为图片传输给视频去雾预处理模块；s2.将有雾的图像帧在cycle-gan进行预处理，利用风格迁移技术将实时的有雾数据转化为合成风格的有雾数据；s3.将经cycle-gan生成对抗网络结构处理后的图像输入到去雾模块中；s4.首先通过粗尺度卷积神经网络，将图像先转化为粗透射率图像；s5.然后将粗透射率图传输到细尺度卷积神经网络中进行再次处理；s6.将处理后的图像传输到编码器-解码器上，在编码器-解码器中先将图像经过编码器进行压缩处理，将图像噪点降到最低；s7.再将压缩处理后的图像经过解码器释放，将图像的非噪点部分进行放大，此时，得到的图像已经满足了实际需求；s8.最后将处理好的图像按照正确的序列顺序合成为视频，然后将实时有雾视频去雾清晰化结果进行可视化输出。