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一种基于改进的逆大气散射模型卷积网络的图像去雾方法

摘要

本发明公开了图像处理技术领域的一种基于改进的逆大气散射模型卷积网络的图像去雾方法,旨在解决现有技术中图像增强的去雾方法导致图像失真、图像复原的去雾方法对模型参数选取要求过高、基于深度学习的去雾算法容易因大气光值估计误差而影响图像去雾效果的技术问题。所述方法包括如下步骤:将有雾图像输入预先训练好的卷积神经网络,获取无雾图像;所述卷积神经网络包括彼此串联的颜色特征提取卷积网络和深度去雾卷积网络,颜色特征提取卷积网络的输出端与深度去雾卷积网络的输入端连接。

著录项

  • 公开/公告号CN111192219B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-07-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN202010000331.0

  • 申请日2020-01-02

  • 分类号G06T5/00;G06T7/90;G06N3/04;

  • 代理机构南京纵横知识产权代理有限公司;

  • 代理人马进

  • 地址 210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号

  • 入库时间 2022-09-06 00:36:08

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