[发明专利]一种基于深度学习改进的GAN图像去雾算法在审
| 申请号： | 202111504944.9 | 申请日： | 2021-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN114266933A | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 倪水平;马传琦;张威;丁学涛;谷坤源;倪灏;朱智丹;常振 | 申请（专利权）人： | 河南垂天科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06T5/00;G06T5/50 |
| 代理公司： | 安徽中辰臻远专利代理事务所(普通合伙) 34175 | 代理人： | 刘朝琴 |
| 地址： | 458000 河南省鹤壁市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种基于深度学习改进的GAN图像去雾算法，包括以下步骤：步骤1，准备数据：采用合成客观测试集(SOTS)作为测试集；步骤2，预训生成器模型：采用成对的有雾图与无雾图进行训练，使生成器学习图像中雾的分布；步骤3，初始化生成对抗网络CycleGAN的正向过程：将生成器在预训练中学习到的关于雾分布的权重作为CycleGAN中生成器G的初始化参数，将RESIDE中有雾图像作为GAN生成器G的“随机噪声向量”输入生成器。该基于深度学习改进的GAN图像去雾算法，对于生成对抗网络GAN而言，不需要以往深度学习模型所需的成对数据(有雾图与无雾图)，训练模型可用的数据集将会显著的增加，进而大大提高训练后模型的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 改进 gan 图像 算法 | ||
【主权项】：
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