发明专利已授权

一种零样本无监督的图像去雾方法及系统

Name: 一种零样本无监督的图像去雾方法及系统
Brand: 暨南大学
SKU: 2022103171764
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210317176.4 📄 发布日：2026/10/26

著录项目信息

申请日

2022-03-29

公开号

CN114693555B

公开日

2024-08-02

申请人

暨南大学

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 , G06N3_0464 , G06N3_088 ,

技术画像

所属领域

图像处理图像处理计算机视觉人工智能算法

应用场景

智能安防, 自动驾驶, 航拍遥感, 视频监控, 消费电子

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摘要

本发明公开了一种零样本无监督的图像去雾方法及系统，该方法包括下述步骤：获取有雾图像；构建的零样本无监督去雾神经网络包括大气光照图像预测分支，传输图像预测分支和无雾图像预测分支；有雾图像经大气图像和传输图像预测分支获得大气光值图像和传输图像并计算正则化损失；通过变分自编码器损失和大气光值约束损失计算大气图像预测分支的大气光损失；有雾图像经过无雾图像预测分支获得无雾图像，基于统计特性的先验知识计算去雾图损失；计算重建雾图并计算重建损失；总损失为重建损失、去雾图损失、大气光损失和正则化损失相加；循环迭代更新网络参数，完成网络训练，得到最终的去雾结果。本发明提高无监督去雾的推断速度，去雾效果更优。

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： CN114693555B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

基于上下文信息聚合和辅助学习的轻量级语义分割方法及系统

当前第 / 件

基于辅助分支优化和局部密度块增强的深度学习人群计数方法

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：10 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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