[发明专利]基于贝叶斯卷积神经网络的图像去雾方法及存储介质有效
| 申请号： | 202011614558.0 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112634171B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 严家佳;李朝锋 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 徐雯琼;张妍 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯卷积神经网络的图像去雾方法及存储介质，所述方法包括：获取RESIDE数据集，采用所述RESIDE数据集中的ITS数据集作为训练集，SOTS数据集作为测试集。将所述训练集输入至贝叶斯卷积神经网络内，对所述贝叶斯卷积神经网络进行训练得到最优模型。将所述测试集输入至所述最优模型，采用所述最优模型对所述测试集进行端对端的去雾处理，并输出去雾图像。本发明能够有效地规避过拟合问题，增强去雾模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 卷积 神经网络 图像 方法 存储 介质 | ||
【主权项】：
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