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一种基于图像增强的卷积神经网络模糊图像分类方法

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本发明涉及图像分类技术领域，提供一种基于图像增强的卷积神经网络模糊图像分类方法，首先计算待分类模糊图像各灰度等级的累计函数，并建立全局直方图的映射关系，得到全局直方图均衡化后的图像并计算其暗通道、大气光成分、透射率以对其进行暗通道去雾处理；接着构建级联网络，将图像增强后的模糊图像输入定位网络，在特征提取网络提取特征图，在候选框提议网络生成候选框，在ROI池化层提取特征，通过全连接层的分类和回归，得到目标及其坐标信息并据此剪切目标；最后将目标输入分类网络进行特征提取，并在softmax分类器中进行分类，得到待分类模糊图像中目标的类别。本发明能够提高模糊图像分类的准确性、降低误识别率与漏识别率。

著录项

公开/公告号CN110070122A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-07-30

原文格式PDF
申请/专利权人沈阳理工大学;
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申请/专利号CN201910299155.2
发明设计人宫华;许可;雷鸣;刘芳;
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申请日2019-04-15
分类号
代理机构沈阳东大知识产权代理有限公司;
代理人梁焱
地址 110159 辽宁省沈阳市浑南新区南屏中路6号
入库时间 2024-02-19 11:50:47

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-08-23

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190415

实质审查的生效
2019-07-30

公开

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