发明专利已授权

一种基于多分支生成对抗网络的水下图像增强方法

📄 申请号：CN201810843614.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-07-27

公开号

CN109118445B

公开日

2021-10-08

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_00

IPC 分类号

G06T5_00 , G06T5_50 ,

技术画像

所属领域

生成对抗网络生成对抗网络图像增强计算机视觉

应用场景

水下机器人, 海洋探测, 水下摄影, 海洋工程, 水下监测

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摘要

本发明公开一种基于多分支生成对抗网络的水下图像增强方法。本发明将水下退化原始图像、同一场景下的融合处理后的水下清晰图像、同一场景下的水下清晰生成图像作为训练样本集合，输入到属性分支网络和判别分支网络得到属性图和判别图。通过属性图和判别图各自的代价函数梯度下降更新GAN网络权值。直到本次网络训练结束，得到对退化水下图像增强的模型。本发明的关键在于使用生成对抗网络数据驱动的特点和较强的模仿能力，模仿对于不同因素导致退化的水下图像的增强策略。可以用一个模型解决多种由不同原因造成的水下图像退化问题，模型更具通用性。利用属性分支和判别分支这种多分支的结构增强学习的综合性和鲁棒性。

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

一种基于卷积神经网络的立体图像视差匹配方法

当前第 / 件

一种光刻二元谐衍射Alvarez透镜变焦系统的方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T5_00)

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