发明专利已授权

一种基于纹理亮度特征增强的深度学习去雾方法

Name: 一种基于纹理亮度特征增强的深度学习去雾方法
Brand: 电子科技大学
SKU: 2024119140017
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411914001.7 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2024-12-24

公开号

CN119831895B

公开日

2025-10-03

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_73

IPC 分类号

G06T5_73 , G06T5_60 , G06T5_70 , G06T7_40 , G06T3_4038 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像去雾图像去雾深度学习图像增强

应用场景

智能交通, 视频监控, 自动驾驶, 遥感图像, 无人机航拍

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摘要

本发明公开了一种基于纹理亮度特征增强的深度学习去雾方法，首先基于U‑Net构建一种基于纹理亮度特征增强的深度学习去雾网络，将雾图输入深度学习去雾网络进行纹理亮度特征增强，并依次进行下采样与上采样操作，得到生成的去雾图像结果，即更高质量的清晰无雾图像。本发明的方法所述深度学习去雾网络利用多尺度特征融合、视觉变换模块、离散小波变换上、下采样模块，在频域过滤重要信息，增强底层特征的交互融合，通过提出一种新的亮度纹理引导模块，结合图像中的细节信息和亮度信息来指导编码器的特征融合过程，从而在输出图像中保留更丰富的语义信息，且不依赖于具体雾图成像关系，可以重构去雾图像，去雾后的图像质量更高、且更为清晰。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119831895B

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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