发明专利已授权

一种基于卷积神经网络的单幅图像去雾方法

📄 申请号：CN201811492894.5 📄 发布日：2026/07/28

著录项目信息

申请日

2018-12-06

公开号

CN109712083B

公开日

2021-02-12

申请人

南京邮电大学

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 , G06T5_50 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络图像处理计算机视觉深度学习神经网络卷积神经网络

应用场景

智能监控, 自动驾驶, 遥感图像分析, 摄影图像增强, 无人机视觉导航

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摘要

本发明提出一种基于卷积神经网络的单幅图像去雾方法，该方法首先构建训练集作为深度卷积神经网络模型的输入，网络模型包括浅层神经网络模型和深层神经网络模型，浅层网络模型用于提取并融合有雾图像RGB颜色空间的特征，输出为有雾图像的场景深度图；深层网络模型在浅层网络模型的基础上，对场景深度图进行多尺度映射、池化、卷积等操作，输出为有雾图像的透射率图。最后，通过透射率、大气光值以及大气散射模型即可恢复无雾图像。本发明通过对雾化图像RGB颜色空间的特征进行提取和融合，构建浅层卷积神经网络模型，与多尺度深层神经网络模型连接建立端到端的神经网络模型，能在多种场景下实现去雾清晰化，尤其在阴暗环境下可避免图像出现颜色失真。

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

SCMA系统中一种消息传递解码算法

当前第 / 件

一种基于椭圆旋转抛物面相位分布的空间透镜扫描天线及其波束扫描方法

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