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[发明专利]高光谱图像去雾方法-CN202310406804.0在审
发明人：徐萌;彭焱鑫;张英;贾森 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种高光谱图像去雾方法，所述高光谱图像去雾方法包括：获取待去雾图像；将所述待去雾图像输入至预设的图像去雾模型，基于所述图像去雾模型，对所述待去雾图像进行去雾处理，得到去雾后的图像，其中，所述图像去雾模型是带雾图像样本和所述带雾图像样本的去雾图像标签对待训练模型进行迭代训练后得到的，并且所述图像去雾模型是由非对称卷积结构和全局注意力结构组成的。本申请属于图像处理技术领域，通过由非对称卷积结构和全局注意力结构组成的图像去雾模型对待去雾图像进行去雾处理，无需破坏光谱的连续性，并且该模型能学习到更深层和多样的空间与光谱信息，提高了高光谱图像的去雾效果
光谱图像方法

[发明专利]基于生成对抗网络和多尺度融合的图像去雾方法及系统-CN202211028300.1有效
发明人：骆爱文;陈希;刘旭彬;梅君妍;曾夏祺;邵奕衡 -专利权人：暨南大学
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理领域，公开了一种基于生成对抗网络和多尺度融合的图像去雾方法及系统，方法包括：构建包括第一去雾单元和第二去雾单元的图像去雾模型；将真实有雾图像输入训练好的图像去雾模型，通过第一去雾单元对真实有雾图像进行暗通道先验去雾处理，得到第一传输映射图像和第一去雾图像；通过第二去雾单元对第一传输映射图像和第一去雾图像进行特征细化处理，得到第二传输映射图像和第二去雾图像；并对第二传输映射图像进行物理去雾处理，得到第三去雾图像；对第二去雾图像和第三去雾图像进行图像融合，得到最终的无雾图像。本发明结合了基于物理模型先验方法和基于深度学习方法对图像进行去雾处理，提高了去雾精度和效率。
基于生成对抗网络尺度融合图像方法系统

[发明专利]图像去雾方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211249065.0在审
发明人：李嘉锋;况玲艳;郝帅;卓力 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种图像去雾方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：确定待去雾图像；将所述待去雾图像输入至去雾模型中，得到所述去雾模型输出的去雾后的图像；所述去雾模型包括雾霾图像编码器和语义解码器；所述雾霾图像编码器用于提取并融合所述待去雾图像在两个不同层级的语义特征，得到雾霾图像语义特征；所述语义解码器用于基于所述雾霾图像语义特征得到去雾后的图像；所述去雾模型是基于不成对的雾霾样本图像和清晰样本图像训练得到，实现了对待去雾图像不同层级的语义特征提取，提高了输出的雾霾图像语义特征的特征表达能力，从而提高了去雾模型的雾霾特征提取能力，进而提高去雾模型的去雾质量。
图像方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像的去雾方法、装置、设备以及存储介质-CN201910933930.5在审
发明人：汤文民 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像的去雾方法、装置、设备以及存储介质，涉及图像处理技术领域。具体实现方案为：实时获取行驶过程中的环境图像，环境图像为车辆在行驶过程中采集的带有雾或雾霾的RGB图像，并根据去雾参数，对环境图像进行去雾处理，得到去雾图像，判断去雾图像是否满足预设去雾条件，若去雾图像不满足预设去雾条件，则调整去雾参数，重复本步骤直至去雾图像满足预设去雾条件，实现了对带有雾或者雾霾的环境图像进行去雾处理，并对去雾图像的处理效果进行分析判断，调整去雾参数，直到得到有助于识别路况的去雾图像，进而，提高了车辆行驶的安全性
去雾去雾图像环境图像预设行驶过程雾霾图像处理技术车辆行驶存储介质分析判断实时获取路况采集图像重复申请

[发明专利]模型训练和图像去雾方法、装置、设备-CN202011394036.4在审
发明人：李华夏 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了模型训练和图像去雾方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取多个有雾图像和多个清晰图像对，其中上述有雾图像包括图像对比度低于预设阈值的图像，上述清晰图像包括图像对比度高于上述预设阈值的图像；对上述多个有雾图像中的每个有雾图像进行去雾，得到多个去雾图像对，上述多个去雾图像对中的每个去雾图像对包括一个有雾图像和与上述一个有雾图像对应的一个去雾图像；基于上述多个去雾图像对和上述多个清晰图像对训练待训练图像去雾网络，得到图像去雾网络。该实施方式通过在训练图像去雾网络时添加不需要去雾的图像，使图像去雾网络能够应对不需要去雾的图像。
模型训练图像方法装置设备

[发明专利]一种基于深度学习的雾霾天气下目标图像去雾方法-CN202310952603.0在审
发明人：王超;李富豪;王西云;刘兆惠;翟雨欣 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-09-01 - 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雾霾天气下目标图像去雾方法，本发明属于图像去雾领域，包括：获取雾霾天气下的有雾目标图像，有雾目标图像包括：训练图像和测试图像；构建图像去雾模型，图像去雾模型采用改进的AOD Net去雾算法；改进的AOD Net去雾算法包括：深度可分离卷积和组合损失函数；基于深度可分离卷积，提取有雾目标图像的特征图；基于训练图像训练图像去雾模型，得到训练好的图像去雾模型；将测试图像输入至训练好的图像去雾模型，得到去雾后的清晰图像。本发明使图像去雾模型更加轻量化，加强了网络的特征提取能力，提高了对K值的估计精度，能够获得较好的图像去雾效果。
一种基于深度学习天气目标图像方法

[发明专利]一种飞机图像去雾方法及系统-CN202111044047.4有效
发明人：魏振忠;王文君;许庭兵 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种飞机图像去雾方法及系统，通过将有雾飞机图像作为网络输入，飞机初始去雾图像作为参考标签，采用Res‑Net作为基础网络对有监督学习网络进行训练。在网络训练的初始阶段，总能找到具有最佳去雾效果的最佳去雾模型，其输出的去雾图具有比初始去雾图像和其他训练模型的输出图像具有更好的去雾效果，最后结合残差思想，根据所述第一无雾飞机图像、所述待评价图像和对所述待评价图像进行预去雾处理后得到的初步去雾图像，得到最终的无雾飞机图像。采用本发明获得的去雾图像的色彩和细节更加丰富、真实，去雾效果更好。
一种飞机图像方法系统

[发明专利]一种基于UNet的图像去雾处理的网络训练方法、去雾方法-CN202310412067.5在审
发明人：张涵骁;陈赞;伍星;冯远静 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像去雾技术，具体涉及一种基于UNet的图像去雾处理的网络训练方法、去雾方法。一种去雾方法，S1、采集待去雾图像，并对待去雾图像进行预处理；S2、将预处理后的待去雾图像中的RGB图像变换为YUV颜色空间图像；S3、采用本发明提出的网络训练方法得到的改进UNet网络对变换后的YUV颜色空间图像进行去雾处理；S4、将去雾处理后的YUV颜色空间图像逆变换为RGB图像，以得到去雾后图像。使用本发明搭建的改进UNet网络对输入的待去雾图像进行处理时，提取了不同尺度的特征后进行特征融合，使去雾后的RGB图像更加清晰，随着在实际去雾场景中的持续使用，去雾精度会更高，泛用性更大，且利用YUV色彩空间图像进行转换，更接近于人类视觉，提升了去雾效果。
一种基于 unet 图像处理网络训练方法

[发明专利]图像去雾方法和系统-CN201410354394.0在审
发明人：朱青松;吴迪;王磊 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2014-07-23 - 公布日： 2014-11-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像去雾方法，所述方法包括：计算待处理的有雾图像的大气光成分；采用均值漂移图像分割方法将所述有雾图像进行图像分割处理，获得若干分割图像区域；根据所述大气光成分以利用暗原色先验去雾方法而对每个所述分割图像区域分别进行去雾处理，获得去雾后的图像。本发明提供的图像去雾方法，先利用均值漂移图像分割方法将有雾图像分割为若干分割图像区域，然后对每个分割图像区域分别利用暗原色先验去雾方法进行去雾处理，这样获得的去雾图像避免了在边缘处产生明显的光晕效应的缺陷，得到的去雾图像清晰、不失真。本发明还提供了一种图像去雾系统。
图像方法系统

[发明专利]一种基于生成对抗网络的单幅图像去雾增强方法和系统-CN201911422944.7有效
发明人：马瑞强;邢红梅;关玉欣;王拴乐 -专利权人：内蒙古工业大学
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成对抗网络的单幅图像去雾增强方法：样本数据获取模块至少获取若干有雾图像的经由第二去雾模块先行验证后的验证去雾图像和若干无雾图像，从而生成对抗网络训练模块能够基于生成对抗映射网络以先验去雾图像的RGB直方图学习无雾图像的RGB直方图的方式获取先验去雾图像和无雾图像的特征值的相关性分布规律，从而将分布规律转化为先行验证的去雾模型，以使得第一去雾模块将经过先行验证的去雾模型嵌入至待去雾图像恢复为有效去雾图像
一种基于生成对抗网络单幅图像增强方法系统

[发明专利]图像去雾方法、电子设备、存储介质和计算机程序产品-CN202111234337.5在审
发明人：李嘉锋;李耀鹏;贾童瑶;张菁;卓力 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种图像去雾方法、电子设备、存储介质和计算机程序产品，方法包括获取待去雾的目标雾霾图像；将目标雾霾图像输入至去雾模型，对目标雾霾图像进行去雾处理，获得去雾模型输出的目标去雾图像，去雾模型是基于不成对的清晰图像和雾霾图像构成的训练图像集，对待训练模型进行无监督训练得到的，待训练模型包括用于进行加雾转换处理和去雾转换处理的多尺度注意力模块，及用于区分训练图像集的真实图像和多尺度注意力模块的生成图像的判别器。本发明的去雾模型是基于不成对的清晰图像和雾霾图像构成的训练图像集进行无监督训练得到的，从而避免成对图像训练集对去雾模型训练的限制，进而提高图像去雾的性能。
图像方法电子设备存储介质计算机程序产品

[发明专利]一种图像去雾方法、图像去雾装置、电子设备及存储介质-CN202110798094.1有效
发明人：赵德力;彭登;陶永康;傅志刚 -专利权人：广东汇天航空航天科技有限公司
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像去雾方法、图像去雾装置、电子设备及存储介质，用于在图像去雾装置对带雾图像进行去雾的过程中，提高了图像去雾装置的去雾精度，从而提高了最终得到的目标去雾图像的清晰度。本发明实施例方法包括：获取带雾图像；根据所述带雾图像中的大气光值，得到第一透射率图像；根据所述带雾图像，通过图像通道处理算法，得到第二透射率图像；将所述第一透射率图像和所述第二透射率图像进行融合，得到目标去雾图像
一种图像方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于自监督学习的图像去雾方法、装置、设备及介质-CN202210991222.9在审
发明人：杨高波;陈纪友;胡胜;汤应恒 -专利权人：江苏泛拓信息技术有限公司
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种基于自监督学习的图像去雾方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：获取多张清晰无雾图像；分别针对每张清晰无雾图像，利用大气散射模型分别按照预设的多个图像处理角度对清晰无雾图像进行处理，得到清晰无雾图像的多张有雾图像；分别针对每张有雾图像，将有雾图像以及有雾图像对应的清晰无雾图像作为一图像对，得到多个图像对；利用多个图像对对图像去雾模型进行训练，得到训练后的图像去雾模型；利用训练后的图像去雾模型对待去雾图像进行去雾处理本申请能提高图像去雾的效率。
基于监督学习图像方法装置设备介质

[发明专利]一种基于CNN和卷积LSTM网络的递进式图像去雾方法及系统-CN202310266124.3在审
发明人：宋然;巩绪远;张伟;丛润民;李晓磊;张倩;张明鑫 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于CNN和卷积LSTM网络的递进式图像去雾方法，涉及图像处理技术领域。包括以下步骤：获取同一场景下的无雾图像和有雾图像；构建包含下采样模块、若干去雾模块和上采样模块的图像去雾模型，其中去雾模块中嵌有LSTM模块；将有雾图像输入到图像去雾模型中，得到模型估计的无雾图像；将模型估计的无雾图像、无雾图像、有雾图像一起计算损失，对图像去雾模型进行训练，得到训练好的图像去雾模型；对训练好的图像去雾模型进行裁剪，选择去雾模块使用数量，构建预测模型，基于预测模型实现对雾天降质图像的去雾处理。本发明通过搭建递进式图像去雾模型，能够使收敛后模型具有一定的可裁剪性，以适应不同的应用场景。
一种基于 cnn 卷积 lstm 网络递进图像方法系统

[发明专利]图像去雾方法及装置-CN201310695799.6在审
发明人：朱青松;杨帅 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2013-12-17 - 公布日： 2014-04-02 - 主分类号： G06T5/40 文献下载
摘要：本发明提供一种图像去雾方法及装置，所述方法包括以下步骤：获取含雾图像，并计算该含雾图像的强度直方图；根据所述含雾图像的强度直方图判断该含雾图像的类别；对不同类别的含雾图像分别采用对应的去雾算法进行图像去雾处理本发明的一种图像去雾方法及装置，对不同含雾图像采用了不同的去雾算法，针对性更强，因此去雾效果更好，所获得的去雾图像质量较高，并且更加贴近真实无雾图景。
图像方法装置

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