发明专利已授权

一种基于多尺度多阶段神经网络的图像去雾方法及系统

Name: 一种基于多尺度多阶段神经网络的图像去雾方法及系统
Brand: 暨南大学
SKU: 2021106764004
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110676400.4 📄 发布日：2026/10/26

著录项目信息

申请日

2021-06-18

公开号

CN113450273B

公开日

2022-10-14

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_00

IPC 分类号

G06T5_00 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像处理图像处理计算机视觉深度学习

应用场景

图像增强, 视频监控, 自动驾驶, 无人机视觉, 智能安防

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摘要

本发明公开了一种基于多尺度多阶段神经网络的图像去雾方法及系统，该方法包括以下步骤：预处理步骤：对获取的原始有雾图像进行裁剪成预设图像尺寸得到待去雾图像；去雾处理步骤：将待去雾图像输入到多尺度去雾模型中进行去雾处理得到去雾图像，其中多尺度去雾模型为使用多组数据通过机器学习训练得出，多组数据中的每组数据包括有雾图像和对应的真实无雾图像；多尺度去雾模型设有残差卷积块、注意力卷积块以及特征解码卷积块，注意力卷积块分别与残差卷积块、特征解码卷积块连接。本发明利用特征融合将不同的分辨率的特征进行关联得全局特征，使得网络学习到更准确的特征，从而提高了图像的感知质量和视觉效果。

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： CN113450273B

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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

一种基于共生双模型的无监督图像去雾方法及其系统

当前第 / 件

一种基于多维度知识蒸馏的轻量级图像超分辨率重建方法

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