[发明专利]一种基于深度学习的水下图像恢复方法在审
| 申请号： | 202210040084.6 | 申请日： | 2022-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN114529464A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 张昌华;杨兴;左琳;刘宇;徐冯杰;刘斌;罗茂林;胡建 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/90;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的水下图像恢复方法，属于深度学习和图像处理领域。本发明是基于水下物理模型的水下图像复原方法，创新性地通过将水下物理模型与深度学习相结合的方式，实现对水下退化图像的结构恢复和颜色校正。该发明首先使用暗通道先验模型获取水下退化图像的水下散射图和水下透射率图，然后通过结构恢复网络实现对水下退化图像的物理复原，最后使用颜色校正网络完成对水下退化图像的最终复原。本发明所述方法可以实现对水下退化图像的结构恢复和颜色校正，对在低照度条件下拍摄的水下图像具有很好的适应能力，解决了水下退化图像的结构退化、颜色失真等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 水下 图像 恢复 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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