[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的快速图像去雾霾系统

摘要

本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的快速图像去雾霾系统，构建高效的单幅图像去雾霾深度卷积神经网络模型，以及雾霾图像训练集，并训练本发明提出的网络，最终重建出清晰的无雾霾图像；通过构建深度卷积神经网络模型和大气散射模型，并对其进行深度训练，达到能够快速获得很好的去雾霾效果，并实现实时应用；本发明的系统，能够很容易地扩展到别的图像或视频处理领域，例如图像或视频去模糊、图像或视频修复等。

主权项

1.一种基于深度卷积神经网络的快速图像去雾霾系统，其特征在于：构建高效的单幅图像去雾霾深度卷积神经网络模型，以及雾霾图像训练集，并训练本发明提出的网络，最终重建出清晰的无雾霾图像，具体包括如下步骤：步骤一，构建高性能、快速的单幅图像去雾霾深度卷积神经网络模型；步骤二，根据大气散射模型，合成雾霾图像数据集；步骤三，利用步骤一中模型以及步骤二中的训练集，对网络模型进行优化训练；步骤四，将步骤三得到的神经网络模型网络导入智能拍照系统中，作为事先已知的模型数据；步骤五，用户拍照前以及拍照后，均可以选择是否开启图像去雾霾功能，开启后，会将拍摄得到的照片作为输入，利用上述的去雾霾模型进行自动恢复，得到最终的去雾霾图像。