发明专利已授权

一种基于循环网络的图像超分辨率和去雾融合方法及系统

Name: 一种基于循环网络的图像超分辨率和去雾融合方法及系统
Brand: 暨南大学
SKU: 2022102072333
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210207233.3 📄 发布日：2026/10/26

著录项目信息

申请日

2022-03-03

公开号

CN114581304A

公开日

2022-06-03

申请人

暨南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T3_40

IPC 分类号

G06T3_40 , G06T5_00 , G06T5_50 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像处理图像处理深度学习图像复原

应用场景

图像增强, 视频监控, 遥感图像处理, 智能安防, 移动终端成像

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摘要

本发明公开了一种基于循环网络的图像超分辨率和去雾融合方法及系统，该方法步骤为：获取无需配对的低分辨率有雾图像和高分辨率无雾图像；构建无监督循环网络系统；训练该循环网络系统；在循环网络的第一分支，低分辨率有雾图像L输入到第一生成网络GL2H得到估计的高分辨率去雾图像图像又输入到第二生成网络GH2L，得到重建的低分辨率有雾图像～L；在循环网络的第二分支，高分辨率无雾图像H经过类似的估计、重建逆过程。该系统包括图像样本获取模块、循环网络系统构建模块和循环网络系统训练模块，本发明网络采用无监督学习方式，无需配对数据，在对退化的有雾图像进行去雾的同时加入超分辨率重建模块，增强了图像的细节，使还原的图像更加清晰。

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： CN114581304A

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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

当前第 / 件

一种基于共生双模型的无监督图像去雾方法及其系统

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