[发明专利]一种基于暗通道的深度学习数据集生成方法在审
| 申请号： | 201911290208.0 | 申请日： | 2019-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN111047534A | 公开（公告）日： | 2020-04-21 |
| 发明（设计）人： | 于天河;陈海铭 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于暗通道的深度学习数据集生成方法，涉及深度学习图像去雾技术，尤其涉及图像复原技术。目的是为深度学习图像去雾算法研究提供同一场景有雾图像与无雾图像对比数据集。本发明以大气散射物理模型为理论基础，首先利用暗通道方法获得暗通道图像，再利用引导滤波对得到图像进行优化获取遮罩图像，然后计算大气光值并对原始清晰图像进行雾天图像模拟得到雾天图像。该方法可以根据实验需求生成带不同浓度雾的图像，生成的带雾图像数据集真实性高、应用性强，有效的解决了在研究图像去雾算法中数据集不充足的问题。适用于图像处理、目标识别等领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 通道 深度 学习 数据 生成 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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