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[发明专利]一种监控视频的实时去雾方法-CN201510056025.8在审
发明人：黄华;袁飞;张磊 -专利权人：北京理工大学深圳研究院;北京理工大学
申请日： 2015-02-03 - 公布日： 2015-06-17 - 主分类号： H04N5/21 文献下载
摘要：本发明涉及一种监控视频的实时去雾方法，属于图像处理技术领域。包括如下步骤：1、场景数据采集和采样；2.监控视频内容划分；3.监控视频去雾处理，3.1有雾天气检测；3.2视频背景去雾；3.3视频前景去雾；3.4大气光估计。与现有视频/图像去雾方法相比，本发明具有算法简单、计算复杂度低、实现速度快；算法对监控视频的特点有针对性处理，减小了无雾天气时的计算冗余，且鲁棒性强。
一种监控视频实时方法

[发明专利]一种基于频域分解的单幅图像去雾加速方法-CN201710458571.3有效
发明人：顾振飞;张登银;鞠铭烨;袁小燕;单祝鹏;李秋 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2017-06-16 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频域分解的单幅图像去雾加速方法，具体包括以下步骤：第一步，获取有雾图像；第二步，对有雾图像进行k层小波分解，获得1个低频分量Il和k个高频分量DDA0001324332060000011.TIF" imgContent="drawing" imgFormat="TIFF" orientation="portrait" inline="no" />第三步，使用图像去雾方法对低频分量Il进行去雾处理，得到去雾低频分量；第四步，利用尺寸调节模型分别对k个高频分量进行处理，获得k个新高频分量；第五步，将获得的去雾低频分量和k个新高频分量进行小波重构，获得去雾后的图像。与现有图像去雾方法相比，本发明方法计算时间短，计算效率高，适合用于实时图像去雾处理。
一种基于分解单幅图像加速方法

[发明专利]一种基于特征解耦的非成对图像对比去雾方法-CN202110540665.1有效
发明人：吴庆波;魏浩冉;李宏亮;孟凡满;许林峰;潘力立 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征解耦的非成对图像对比去雾方法，包括，采用提取特征并进行对比学习，能有效的在非成对场景下实现图像去雾。本发明方法能够在缺乏同场景下成对的雾天和清晰的户外图像作为训练样本的情况下，充分考虑单方向的图像生成，利用图像本身的自我监督信息来有效的提升非成对的图像去雾效果，提出了基于特征解耦的对比去雾方法来解决非成对去雾问题，它可以在非成对场景下有效地实现图像去雾。
一种基于特征成对图像对比方法

[发明专利]一种基于深度学习的图像去雾方法-CN201910614615.6在审
发明人：邱斌;苏卓;周凡 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的图像去雾方法。本发明通过收集自然图片作为无雾图，然后在图片的不同区域随机生成不同取值的透射率和大气光，并通过大气光散射模型合成人工有雾图作为训练集；构建用于预测雾浓度图的卷积神经网络；之后利用训练集训练所述卷积神经网络；最后输入待处理有雾图，利用所述卷积神经网络计算得到雾浓度图，用有雾图减去雾浓度图即得到最终的去雾图。本发明是一种自适应的去雾方法，产生的去雾结果比较自然，且鲁棒性强，适用范围广，可同时应用于室内和自然场景的去雾中；本方法是一种全自动、端到端的去雾方法，不需要后处理步骤。
去雾卷积神经网络浓度图图像去雾训练集后处理结果比较模型合成随机生成自然场景自然图片光散射鲁棒性透射率自适应减去构建室内学习预测应用图片

[发明专利]一种基于半监督知识蒸馏的单幅图像去雾方法-CN202310370749.4在审
发明人：兰云伟;崔智高;李爱华;苏延召;蔡艳平;李庆辉;钟啸 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督知识蒸馏的单幅图像去雾方法，包括步骤：一、训练集图像的获取；二、图像去雾半监督网络模型的建立；三、合成有雾图像和真实有雾图像的特征提取；四、监督损失函数和无监督损失函数的建立；五、合成有雾图像和真实有雾图像对图像去雾半监督网络模型的训练；六、利用训练好的图像去雾半监督网络模型对单幅图像去雾。本发明方法步骤简单，设计合理，通过无监督训练和有监督训练，提高图像去雾效果，且半监督学习通过结合监督学习的拟合优势和无监督学习防止过拟合的优势，能够有效提高模型输出特征的分布并提高鲁棒性。
一种基于监督知识蒸馏单幅图像方法

[发明专利]一种基于注意力机制的轻量级多尺度图像去雾方法-CN202310470274.6在审
发明人：裴文江;张啸天;夏亦犁 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的轻量级多尺度图像去雾方法，该方法首先对含雾图像进行特征提取；然后将所得特征图输入MDSCA‑NET网络，重建出无雾图像；所述MDSCA‑NET网络包括若干个图像去雾模型、模型融合模块；所述图像去雾模型包括特征注意力模块、无雾图生成模块；所述特征注意力模块用于提取出特征图中的像素特征；所述无雾图生成模块用于将像素特征图生成初始的去雾图像；所述模型融合模块用于利用交替方向乘子优化算法对若干个图像去雾模型进行模型融合，输出最终的去雾图像。
一种基于注意力机制轻量级尺度图像方法

[发明专利]图像数据的去雾方法及装置-CN201210587738.3无效
发明人：刘忠轩;何小波 -专利权人：信帧电子技术（北京）有限公司
申请日： 2012-12-30 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像数据的去雾方法及装置，其中，该方法包括：获取含雾图像的图像数据I(x,y)；将上述含雾图像的图像数据I(x,y)划分为天空区域ΩA和非天空区域ΩB；对上述非天空区域ΩB的图像数据进行去雾处理应用本发明的技术方案，提高了去雾处理的效率。尤其能够降低对有雾场景下的森林图像，能够降低去雾处理的耗时。
图像数据方法装置

[发明专利]一种图像自适应去雾方法-CN202010856742.X在审
发明人：俞峰;汤勇明;郑姚生 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像自适应去雾方法，实现结构包括：图像传感器模块，图像自适应去雾模块和通用视频传输接口模块。本发明使用图像传感器将采集到的数据经图像自适应去雾模块处理，并按照通用视频传输格式编码输出。图像自适应去雾模块可以将输入的图像数据进行自动判定，自动确定场景是否需要去雾，并且自动圈定天空区域，对需要去雾的像素区域执行去雾操作。该方法可以做到将自适应去雾功能集成进设备中，从而提高了目标设备在带雾场景中获取信息的能力，为后续的数字图像处理提供了更加丰富的原始信息。
一种图像自适应方法

[发明专利]用于图像中实时去雾的系统和方法-CN202010971186.0在审
发明人：甘小方;X·李;R·李;陆臻陶 -专利权人：柯惠有限合伙公司
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开涉及用于图像中实时去雾的系统和方法。公开了用于减少图像中的雾的系统和方法。一种用于减少雾的示例性方法包含：存取被雾遮盖的对象的图像，其中所述图像具有原始分辨率；缩小所述图像以提供相比所述原始分辨率具有较低分辨率的缩小后的图像；处理所述缩小后的图像以生成对应于所述较低分辨率的去雾参数；将对应于所述较低分辨率的所述去雾参数转换为对应于所述原始分辨率的第二去雾参数；以及基于对应于所述原始分辨率的所述第二去雾参数对所述图像进行去雾。
用于图像实时系统方法

[发明专利]一种基于颜色校正和上下文聚合残差网络的图像去雾方法-CN202110187683.6在审
发明人：孙帮勇;余喆 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-02-18 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于颜色校正和上下文聚合残差网络的图像去雾方法，步骤包括：步骤1、构建图像去雾模型；步骤2、校正雾图的颜色，获得颜色平衡雾图；步骤3、获取雾残差图；步骤4、计算无雾图像，将步骤3获得的雾残差图从步骤2获得的颜色平衡雾图中分离出去，得到最终的无雾图像；步骤5、计算无雾图像和数据集中对应的标签图像之间的均方误差损失函数和总变差损失函数，更新图像去雾模型。本发明的方法，解决了现有大多数去雾方法在处理雾图时出现的颜色失真、色彩不平衡等问题，避免了采用单阶段去雾网络在去雾的同时忽略图像色彩平衡的问题，对于恢复无雾图像非常有益。
一种基于颜色校正上下文聚合网络图像方法

[发明专利]一种基于增强大气散射模型的图像去雾和曝光方法-CN202110044013.9有效
发明人：鞠铭烨;王欣;刘菊萍;张登银 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增强大气散射模型的图像去雾和曝光方法，属于图像处理技术领域，该方法提供基于增强的大气散射模型的图像去雾系统，该系统包括以下模块：图像输入模块：用于输入原始图像；图像处理模块：用于对原始图像进行去雾处理；图像输出模块：用于输出原始图像对应的去雾后的图像；本发明方法首先通过图像输入模块输入原始图像；然后通过图像处理模块对原始图像进行去雾处理；最后通过图像输出模块输出原始图像对应的去雾后的图像：本发明方法具有更好的建模能力，并且在图像去雾处理效率和恢复质量方面性能较高。
一种基于增强大气散射模型图像曝光方法

[发明专利]一种基于区域线先验的图像去雾方法-CN202111190367.0在审
发明人：鞠铭烨;王时巨;张登银 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域线先验的图像去雾方法，属于图像去雾处理技术领域，该方法包括以下步骤：首先通过图像输入模块读取原始图像I；然后通过图像处理模块对原始图像I进行去雾处理；最后通过图像输出模块输出原始图像I对应的去雾后的图像I‘，其中图像处理模块包括先验约束模块、联合优化模块和场景恢复模块，通过上述模块对有雾图像进行去雾处理得到无雾图像，本发明方法具有较高的鲁棒性，使得去雾后的图像精确有效，能够从中获得更加真实有效的信息
一种基于区域先验图像方法

[发明专利]图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备-CN201710624551.9有效
发明人：袁全 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2017-07-27 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：获取待处理的多张图像，所述多张图像为全景图像中局部图像；依次获取所述多张图像中单张图像的去雾权重和去雾参数值，根据所述去雾参数值和去雾权重对所述单张图像进行去雾处理；将去雾处理后多张图像拼接成一张图像。上述方法，对获取的多张小视角高分辨率图像进行去雾处理，再将去雾处理后的多张图像拼接成一张图像。避免了在获取大视角图像时，图像分辨率较低、图像不清晰的问题。
图像处理方法装置计算机可读存储介质设备

[发明专利]一种基于天空区域识别的单幅图像去雾方法-CN201810072673.6有效
发明人：顾振飞;王书旺;陈凡;袁小燕;单祝鹏;丁梦悍 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2018-01-25 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于天空区域识别的单幅图像去雾方法，本发明方法通过识别出有雾彩色图像中的天空区域和非天空区域，在天空区域中估算全局大气光值，根据全局大气光值对非天空区域进行去雾处理，结合有雾彩色图像中的天空区域与非天空区域的去雾图，获得总去雾图像；本发明方法在识别出的天空区域中估计大气光，可以有效提高大气光估计的准确率，从而改善去雾处理后图像的视觉效果；本发明方法仅对非天空区域进行去雾处理，避免天空区域出现色偏、过增强或光晕等负面效应
一种基于天空区域识别单幅图像方法

[发明专利]一种基于高分辨率表征的图像去雾方法和装置-CN202110024407.8有效
发明人：张登银;韩文生;寇英杰;董杰;孔雷平 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高分辨率表征的图像去雾方法和装置，属于图像处理技术领域，方法包括：随机选取RESIDE数据集中有雾/无雾图像对作为训练集；利用有雾/无雾图像对训练高分辨率卷积神经网络，将待去雾的有雾图像输入到训练好的高分辨率卷积神经网络，获得经去雾处理的无雾图像。本发明提供的去雾方法和装置能够降低了图像空间信息的丢失，使得恢复图像更加自然。
一种基于高分辨率表征图像方法装置