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摘 要:本发明涉及一种端到端的图像去沙尘暴方法。该方法通过深度学习网络模型估计出无沙尘暴图像和沙尘暴图像之间的残差图,而后用沙尘暴图像加上残差图来得到最终的去沙尘暴结果;其中,深度学习网络模型包括用于提取图像特征的编码模块、用于缓解空洞卷积带来的网格伪影问题的平滑空洞残差卷积模块、用于融合不同网络层提取的图像特征的注意力融合模块、用于将残差图还原到初始分辨率以获得沙尘暴残差图的解码模块。本发明创新地提出一种专门用于图像去沙尘暴的网络架构。因此,本发明使用基于图像增强的深度学习方法作为对比算法。在一系列合成数据集上的实验结果表明,本发明方法的图像去沙尘暴效果明显优于现有的基于图像增强的深度学习方法,取得了良好的图像去沙尘暴效果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011513781.6 | 专利名称: | 一种端到端的图像去沙尘暴方法 |
申请日: | 2020-12-18 | 申请/专利权人 | 闽江学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 福建省福州市闽侯县上街镇溪源宫路200号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T5/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-10-31 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112767258B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |