[发明专利]基于BP神经网络的单一图像去雾方法及装置在审
| 申请号： | 201410776396.9 | 申请日： | 2015-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN104504658A | 公开（公告）日： | 2015-07-29 |
| 发明（设计）人： | 朱青松;麦嘉铭;王磊;谢耀钦 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 贾磊 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于BP神经网络的单一图像去雾方法及装置，该方法包括以下步骤：获取无雾图像信息并计算得到对应的有雾图像；结合有雾图像像素点的RGB值作为输入以及有雾图像像素点的场景深度作为输出，构造BP神经网络模型并生成训练后的BP神经网络模型中有雾图像像素值和深度值之间的映射关系；根据该映射关系，将待去雾的有雾图像输入训练后的BP神经网络模型，计算得到待去雾的有雾图像对应的深度图；根据该深度图计算得到去雾后的无雾图像。通过本发明能够有效提高图像中的天空区域和白色物体区域的去雾效果，获得更为清晰的去雾图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 单一 图像 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于BP神经网络的单一图像去雾方法，其特征在于，具体包括以下步骤：获取多个无雾图像信息并计算得到对应的有雾图像；结合所述有雾图像的RGB值作为输入以及所述有雾图像的场景深度作为输出，构造BP神经网络模型并在训练后的BP神经网络模型中建立有雾图像及其场景深度之间的映射关系；根据所述映射关系，利用所述训练后的BP神经网络模型将一待去雾的有雾图像作为输入，计算得到所述待去雾的有雾图像的场景深度；根据所述待去雾的有雾图像的所述场景深度计算得到去雾后的无雾图像。
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