[发明专利]一种基于卷积神经网络的水下图像复原方法有效
| 申请号： | 201911033007.2 | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110838092B | 公开（公告）日： | 2023-05-19 |
| 发明（设计）人： | 郭继昌;茹丽;郭春乐 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/50;G06T7/90 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的水下图像复原方法，包括以下步骤：(1)建立水下光学成像模型；(2)利用水下成像模型和现有的室内深度数据集合成训练数据；(3)建立参数估计网络，包括共享层、全局背景光估计子网络和红通道透射率估计子网络三个部分；共享层为两个子网络提取共同特征，全局背景光估计子网络和红通道透射率子网络将共享层的输出作为输入，分别映射到全局背景光和红通道透射；(4)复原水下图像；通过参数估计网络得到预测的全局背景光与红通道透射率图之后，根据水体的固有特性，计算得到蓝绿通道的透射率，最后进行水下图像的复原，即可得到清晰化的水下图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 水下 图像 复原 方法 | ||
【主权项】：
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