[发明专利]一种基于深度学习的图像去雾方法

摘要

雾或霾天气下图像质量严重退化，对比度低，清晰度差。利用传统方法去雾经常会产生色偏和失真，这里提出一种新的图像去雾方法：首先利用本文设计的深度卷积神经网络提取图像的颜色，纹理，结构等特征并进行映射，得到各像素点场景深度，再将深度值代入大气散射模型，推算得到无雾图像。这种方法充分利用了卷积神经网络强大的特征提取和学习能力，改进了传统去雾方法存在的纹理细节丢失，颜色失真等问题。

主权项

1.本发明提出一种将卷积神经网络和大气散射模型相结合的去雾方法，总体思路是利用一个训练好的深度卷积神经网络直接进行颜色，纹理，结构等各种图像特征的提取，得到各像素点场景深度，再结合大气散射模型，推算得到无雾图像。