[发明专利]面向手术图像去烟雾的深度学习方法

摘要

本发明提出一种面向手术图像去烟雾的深度学习方法，有效提高手术环境视野的可见性。本方法提出将去烟雾任务划分成合成数据全监督去烟雾和真实数据自监督去烟雾，如图1所示，面向手术图像去烟雾的深度学习方法流程图，利用U‑Net结构分别设计全监督去烟雾网络和自监督去烟雾网络。首先，构建全监督学习模型采用合成数据集进行预训练，预测去烟雾后图像Js、透射率ts和烟幕特征图F并获得预训练模型。然后，利用预训练模型对真实带烟雾图像进行自监督学习，实现网络优化。该方法能够准确估计烟雾模型，实现对真实手术图像的去烟雾，完整恢复图像细节。