[发明专利]基于残差学习的单幅图像去雾方法有效
| 申请号： | 201810361570.1 | 申请日： | 2018-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN108876728B | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 项欣光;顾昳丽 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱宝庆 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于残差学习的单幅图像去雾方法，包括以下步骤：步骤1，制作包括有雾图像和无雾图像的训练样本；步骤2，将训练样本输入待训练的CGAN网络进行训练生成最终的训练网络；步骤3，输入有雾图像至最终的生成模型中得到清晰的无雾图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 学习 单幅 图像 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于残差学习的单幅图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，制作包括有雾图像和无雾图像的训练样本；步骤2，将训练样本输入待训练的CGAN网络进行训练生成最终的训练网络；步骤3，输入有雾图像至最终的生成模型中得到清晰的无雾图像。
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