[发明专利]一种基于参考图像重建的去雾方法有效
| 申请号： | 201910815133.7 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110517203B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 李晋江;李桂会;范辉 | 申请（专利权）人： | 山东工商学院 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 淄博市众朗知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 37316 | 代理人： | 程强强 |
| 地址： | 264005 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于参考图像重建的去雾方法。其步骤包括：首先利用深度相机采集不同场景与不同光线的无雾彩色图像与深度图像数据集，进行初步预处理；设置大气光值与透射率，对无雾图像进行合成有雾图像，且对有雾数据集进行降噪预处理；然后选取有雾图像对应内容相似的图像作为参考图像；最后构造端到端的卷积神经网络模型，具体来说，网络分别经历提取雾度特征，移除雾度特征，自适应地迁移参考图像的纹理，重建高分辨率的去雾图像的过程。上述方法与大多数基于端到端深度学习方法不同，它没有结合显示的大气物理模型，而是通过构造去雾网络和引入参考图像，隐式的去除雾度，实现图像去雾的同时增强图像的细节。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 参考 图像 重建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于参考图像重建的去雾方法，其特征在于，首先制作合成有雾图像数据集和真实有雾图像数据集；其次选取训练集与测试集，对训练集与测试集分别进行快速降噪预处理；再其次针对有雾训练集，制作参考图像数据集；最后构造去雾网络模型，训练和测试网络，获取去雾图像。/n
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