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- [发明专利]一种基于光照分解的海上雾天图像去雾方法-CN201810206704.2有效
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郭强;胡海苗;李波
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北京航空航天大学
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2018-03-13
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2021-08-13
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G06T5/00
- 本发明公开了一种基于光照分解的海上雾天图像去雾方法。该去雾方法包括四部分内容：基于约束的图像光照分解，将散射模型中产生场景散射光的大气光强视为一个空域变量，根据梯度和亮度上的约束，对输入雾气图像进行迭代分解，得到雾气图层和散射光图层(S1)；基于雾气图层去雾，根据雾气图层信息，计算大气光强和透射率，并获得初步去雾图像(S2)；基于初步去雾图像纹理信息的散射光图层的重映射，计算初步去雾图像纹理系数，对散射光图层进行纹理恢复(S3)；基于亮度补偿的图像增强，利用初步去雾图像与纹理恢复的散射光图像进行叠加获得最终去雾图像本发明方法所得到的海上去雾图像清晰自然，保真效果好。
- 一种基于光照分解海上图像方法
- [发明专利]一种基于独立细节恢复网络的图像去雾方法-CN202110741794.7在审
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孙建德;李燕;李静;程德
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山东师范大学
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2021-06-30
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2021-11-12
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G06T5/00
- 本发明公开了一种基于独立细节恢复网络的图像去雾方法，主要包括以下步骤：S1、获取图像数据，构建具有成对有雾图像和无雾图像的数据集；S2、构建图像去雾模型，该模型由去雾骨干网络和细节恢复网络两个分支网络构成其中，去雾骨干网络由透射率图像估计网络、大气光估计网络组成，细节恢复网络由局部分支和全局分支组成；S3、将有雾图像输入到去雾骨干网络和细节恢复网络中，分别获得初步去雾图像和细节特征图；S4、将初步去雾图像与细节特征图相加得到最终的去雾图像本发明提出独立的细节恢复网络用于图像去雾，在细节恢复网络中结合局部特征提取和全局特征提取，在有效去雾的同时进一步恢复图像细节，提升去雾效果。
- 一种基于独立细节恢复网络图像方法
- [发明专利]一种雾天交通场景图像的去雾方法和设备-CN202011109313.2在审
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郭璠;邱俊峰;唐琎
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中南大学
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2020-10-16
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2021-01-08
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G06T5/00
- 本发明公开了一种雾天交通场景图像的去雾方法和设备，方法为：A，针对远景区域、近景区域以及过渡区域不同的雾气浓度，分别计算雾天交通场景图像中对应区域的大气光值；然后在HSI颜色空间利用各通道的传输图和大气光值，根据大气散射模型计算初步去雾的交通场景图像；B，基于预设的I通道阈值，对初步去雾的交通场景图像进行全局亮度提升；预设的I通道阈值是根据初步去雾的交通场景图像中天空区域的I通道像素设置得到；且天空区域是基于暗通道特征和相对能量特征对雾天交通场景图像分割得到；C，对步骤B得到的图像，进行限制对比度自适应直方图均衡化和引导滤波处理，得到最后去雾的交通场景图像。本发明可对交通场景图像快速、有效去雾。
- 一种交通场景图像方法设备
- [发明专利]基于雾天图像复原和图像融合的图像去雾方法-CN201110196878.3无效
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陶叔银;冯华君;徐之海;李奇
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浙江大学
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2011-07-14
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2011-11-23
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G06T5/50
- 本发明公开了一种基于雾天图像复原和图像融合的图像去雾方法，其实施步骤如下：1)输入有雾的可见光图像，获取可见光图像的大气光值；2)根据暗原色先验获取可见光图像的透射率初始值，根据软抠图方法对透射率初始值进行优化，得到优化后的透射率；3)根据雾图形成模型，利用大气光值和优化后的透射率恢复可见光图像，得到初步去雾图像；4)输入同一场景的近红外图像，将近红外图像和所述初步去雾图像的亮度信息分别进行多次加权最小二乘滤波，根据滤波结果获取经融合的图像亮度信息；5)用融合后的图像亮度信息替代初步去雾图像的亮度信息，得到最终去雾图像。本发明具有提高图像的对比度和清晰度、增加图像细节的优点。
- 基于图像复原融合方法
- [发明专利]一种飞机图像去雾方法及系统-CN202111044047.4有效
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魏振忠;王文君;许庭兵
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北京航空航天大学
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2021-09-07
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2022-04-29
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G06T5/00
- 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
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