发明专利已授权

一种基于端到端的雾霾浓度自适应神经网络图像去雾方法

📄 申请号：CN202010781114.X 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-08-06

申请人

温州大学

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 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

神经网络图像处理人工智能算法计算机视觉神经网络

应用场景

图像增强, 智能交通, 安防监控, 自动驾驶, 摄影摄像

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摘要

本发明公开了一种基于端到端的雾霾浓度自适应神经网络图像去雾方法，包括以下步骤：构建图像去雾模型；获取有雾图像数据；利用图像去雾模型中的特征增强模块将特征图级联不同路径恢复的图像，将具有不同浓密雾度的模糊图像整合在一起，帮助网络自适应感知图像雾霾浓度；将功能增强后的特征通过多尺度特征注意力模块重构为清晰的无雾图像；计算恢复图像和对应清晰图像的均方误差和感知损失，更新图像去雾模型；其中均方误差指导图像去雾模型学习清晰图像的内容，感知损失用于量化恢复的图像和对应清晰图像之间的视觉差异，两种损失函数协作优化去雾模型。上述技术方案，对实际拍摄的雾图进行有效地去雾处理，恢复高质量图像，实用性好。

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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