[发明专利]一种多尺度融合卷积神经网络图像去雾方法在审
| 申请号： | 202011069293.0 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112164010A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 张闯;乔丹;朱晨雨 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 戴朝荣 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多尺度融合卷积神经网络图像去雾方法，步骤如下：S1、搭建去雾图像预处理模型，对原始有雾图像进行预处理，提取有雾图像浅层特征；S2、构建多尺度融合卷积神经网络模型，深度学习有雾图像特征，得到粗透射率图；S3、对多尺度融合卷积神经网络模型得到的粗透射率图使用双边滤波进行优化，得到细透射率图；S4、使用粗传播率图和原始有雾图像求大气光值，根据大气散射模型和细透射率图复原得到无雾图。本发明复杂度低、处理速度较快，实现了更精确的无雾图像的复原，具有很好的视觉效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 尺度 融合 卷积 神经网络 图像 方法 | ||
【主权项】：
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