[发明专利]一种边界约束的卷积神经网络单幅图像去雾方法在审
| 申请号： | 201811322053.X | 申请日： | 2018-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN109544470A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 来毅;吴新宇;黄莎;吴超燕 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 顾潮琪 |
| 地址： | 710121 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种边界约束的卷积神经网络单幅图像去雾方法，输入有雾图像，送入卷积神经网络模型中训练出介质传输透射率；利用四叉树细分法，计算出大气光；利用求解出的大气光，根据边界约束模型，得到透射率的边界值；利用引导滤波，根据大气散射模型，恢复出无雾图像。本发明能够同时解决图像去雾时的两个最主要的问题：透射率优化问题和图像颜色暗淡问题，从而恢复高质量的无雾图像。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 边界约束 透射率 单幅图像去雾 图像 介质传输 散射模型 图像去雾 图像颜色 优化问题 四叉树 细分法 求解 滤波 恢复 送入 | ||
【主权项】：
1.一种边界约束的卷积神经网络单幅图像去雾方法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1：输入有雾图像，送入卷积神经网络模型中训练出介质传输透射率；步骤S2：利用四叉树细分法，计算出大气光；步骤S3：利用求解出的大气光，根据边界约束模型，得到透射率的边界值；步骤S4：利用引导滤波，根据大气散射模型，恢复出无雾图像。
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