[发明专利]一种基于深度学习的夜晚影像去雾算法在审
| 申请号： | 202110051613.8 | 申请日： | 2021-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN114764752A | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 姜博;李艺欣;陈冠廷;陈晓璇;汪霖;孟娜;周延;李艳艳;张嘉洋 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/10;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 温州正德联合专利代理事务所(普通合伙) 33406 | 代理人： | 张玲利 |
| 地址： | 710000 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于深度学习的夜晚影像去雾算法，这种端到端的网络结构更加适合工程实用化。夜晚图像的光照不均、色偏严重和亮度较低等特点，采用传统基于大气散射模型的去雾算法并不适用，本发明重点依托深度学习强大的非线性拟合能力，将U‑Net网络与双树复小波变换相结合，在网络模型中融入更多的残差结构以提取夜晚有雾图像的结构和纹理信息，并将注意力模块引入网络以有效量化特征层之间的相对重要性。通过自行构建的“有雾‑无雾”夜晚数据集，根据“全局‑局部”损失函数计算误差，并基于误差反向传播调整网络权重，多次迭代训练最终得到一个训练完备的夜晚图像去雾网络模型。所提方法可抑制去雾任务中频繁上、下采样所带来的网状伪影问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 夜晚 影像 算法 | ||
【主权项】：
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