[发明专利]一种基于递归神经网络的夜间图像去雾方法

摘要

本发明公开了一种基于递归神经网络的夜间图像去雾方法，涉及图像去雾技术领域，包括以下步骤：搭建空洞卷积模型，并将夜间有雾图像I作为输入；获取从卷积层输出的辉光相关特征fG和经过小尺度的卷积滤波得到用来表示辉光位置的GM；将获取的GM与fG的级联特征经过卷积滤波得到辉光的强度估计S；将获取的特征级联起来卷积输出得到去辉光后的雾霾图像H；获取雾霾图像H的透射率和环境光照。本发明通过递归迭代将输入有雾图像的不同分量融合在同一损失函数中，提高辉光分量求解的准确度以及算法的鲁棒性；通过在特征提取的卷积层中采用空洞卷积的结构，减少局部信息丢失的同时增大感受也能包含更多的前后像素信息，使模型的预测更加准确。