[发明专利]一种基于深度学习的水下桥墩病害图像能见度增强方法在审
| 申请号： | 201911188327.5 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN111161155A | 公开（公告）日： | 2020-05-15 |
| 发明（设计）人： | 吴刚;侯士通;董斌 | 申请（专利权）人： | 东南大学;江苏东印智慧工程技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/20 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的水下桥墩病害图像能见度增强方法，包括如下步骤：准备好低能见度水下桥墩照片以及高能见度水下桥墩照片，包括有病害与无病害图片；运用图像数据增强方法，扩充数据集的数量；将数据集划分为训练集与验证集，建立深度学习中的RetinexNet网络模型，将高能见度的照片作为标签，进行训练，得到训练模型；输入低能见度的水下病害照片，经过训练好的RetinexNet模型自动处理，即可得到较高能见度的水下病害照片。本发明效率高，成本低，相对于传统的图像亮度通道增强算法更具有明显的自动化优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 水下 桥墩 病害 图像 能见度 增强 方法 | ||
【主权项】：
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