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[发明专利]一种基于DQN的高速公路监测视频去雾方法和系统-CN202011413159.8有效
发明人：袁烨;张煜;董云龙;唐秀川 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DQN的高速公路监测视频去雾方法和系统，属于图像处理领域。由于强化学习本身性质，可灵活扩充去雾动作空间，获得更好的去雾效果；基于强化学习本身特性，是一种通过进行一系列序列决策，通过反复、多次从简单去雾图像处理动作集合中选取多个图像处理动作叠加式地完成图像去雾任务本发明采用实际高速公路监测视频在不同能见度下进行训练，仅需当时当地能见度实况数值即可对去雾质量计算模型进行训练。并且通过去雾质量模型即可计算经过去雾处理后的图片对应的奖励值，进而引导强化学习去雾策略达到更好的去雾效果，无需带雾‑无雾图像真实数据集即可进行训练，大大降低了对数据集的要求。
一种基于 dqn 高速公路监测视频方法系统

[发明专利]一种输电线路巡检图像去雾方法和装置-CN202310290427.9在审
发明人：崔莹;赵立权;王梓阳 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司珠海供电局
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种输电线路巡检图像去雾方法和装置，包括：当获取到图像训练集和图像测试集时构建初始图像生成模型和初始图像对抗模型；图像训练集包括无雾训练图像和对应的含雾训练图像；将含雾训练图像输入至初始图像生成模型进行图像去雾生成初始去雾图像；通过初始图像对抗模型基于含雾训练图像、无雾训练图像和初始去雾图像进行多尺度图像判别确定整体损失函数值；按照整体损失函数值对初始图像生成模型和初始图像对抗模型的模型参数进行梯度迭代优化，并结合测试集进行模型验证，确定目标图像生成模型；将目标输电线路巡检图像输入目标图像生成模型进行图像去雾生成目标去雾图像。通过该目标图像生成模型得到的去雾图像，图像质量更佳。
一种输电线路巡检图像方法装置

[发明专利]基于多尺度暗通道先验级联深度神经网络的图像去雾方法-CN201910673412.4有效
发明人：崔智高;苏延召;李爱华;王涛;姜柯;蔡艳平;冯国彦;李庆辉 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度暗通道先验级联深度神经网络的图像去雾方法，包括步骤：一、建立雾化图像训练集；二、单张随机有雾图像的去雾；三、计算原始单张有雾图像的损失目标函数；四、更新权重参数集合；五、调取新的单张随机有雾图像，循环步骤二至步骤四，直至原始单张有雾图像的损失目标函数小于损失目标函数阈值，确定最终的级联去雾模型；六、单张实际有雾图像去雾。本发明利用卷积神经网络在不同尺度的图像上进行暗通道及全局光照参数的估计，然后再逐级融合暗通道以及去雾图像，最后通过监督学习得到去雾图像，有效利用深度神经网络的特征建模能力，实现不同尺度的参数融合，能够在较少的模型参数条件下得到高分辨率的去雾图像
基于尺度通道先验级联深度神经网络图像方法

[发明专利]一种基于混合卷积的通道注意力机制和分层学习的神经网络图像去雾方法-CN202010319587.8有效
发明人：张笑钦;王涛;王金鑫;赵丽 -专利权人：温州大学
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合卷积的通道注意力机制和分层学习的神经网络图像去雾方法，包括以下步骤：构建图像去雾模型；获取有雾图像数据，利用上述多尺度分层提取器分阶段提取雾图六种不同尺度和不同深度的特征图；基于混合卷积和注意力机制构建混合卷积通道注意力模块，该混合卷积通道注意力模块将上述六种特征图融合后的特征进行处理，让去雾模型关注有效的特征进行特征去雾；将上述去雾后的特征通过图像重构模块将特征重构为清晰的无雾图像；计算恢复图像和其清晰图像的损失，优化该图像去雾模型上述技术方案，对实际拍摄的雾图进行有效的去雾处理，恢复高质量的无雾图像。
一种基于混合卷积通道注意力机制分层学习神经网络图像方法

[发明专利]一种基于改进的有雾图像退化模型的图像去雾方法-CN202310057627.X在审
发明人：葛微;陈婷婷;唐雁峰;唐颖;韩登;詹伟达 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于改进的有雾图像退化模型的图像去雾方法，属于图像处理技术领域，为了解决现有的去雾方法恢复的去雾图像出现的颜色失真、光晕效应、图像整体偏暗以及由于噪声被放大导致的主观效果不佳的问题，该方法包括：步骤1，构造改进的有雾图像退化模型；步骤2，确定有雾图像的大气光值；步骤3，确定有雾图像的噪声光值；步骤4，确定有雾图像的透射率值；步骤5，确定有雾图像的景深值；步骤6，根；据步骤1建立的改进的有雾图像退化模型得到去雾图像步骤7，选择合适的评价指标对去雾图像进行质量评价及衡量方法的效率。使得到的去雾图像得到改善且更符合人眼感观，同时本发明提出的方法实现的过程简单，时间复杂度低，具有更好的去雾效率。
一种基于改进图像退化模型方法

[发明专利]图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和移动终端-CN201710624484.0在审
发明人：袁全 -专利权人：广东欧珀移动通信有限公司
申请日： 2017-07-27 - 公布日： 2017-09-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：上述方法包括对待处理图像进行分块划分，获取分块图像的亮度参数值；获取所述亮度参数值低于指定值的分块图像的比例，若所述比例高于第一阈值，获取所述待处理图像的去雾参数值；根据所述去雾参数值对所述待处理图像进行去雾处理；若检测到去雾后图像中噪点的数量不低于第二阈值，对所述去雾后图像进行滤波降噪处理。上述方法，在检测到图像亮度值较低时，判定图像在暗光条件下拍摄，图像质量较差，先对图像进行去雾处理，再检测到去雾后图像中噪点的数量较多时，对去雾后图像进行滤波降噪处理，去除图像上噪点，提高了去雾图像的质量
图像处理方法装置计算机可读存储介质移动终端

[发明专利]基于残差细节增强的无人机航拍图像去雾方法及装置-CN202111484793.5在审
发明人：王殿伟;李顺利;韩鹏飞;房杰 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于残差细节增强的无人机航拍图像去雾方法及装置，该方法包括：获取不同场景下的无人机航拍雾天图像作为待处理有雾图像；将待处理有雾图像分解为基础分量图像和细节分量图像；对待处理有雾图像的基础分量图像进行去雾处理，得到去雾后的基础分量图像，去雾处理为多尺度残差网络算法；对待处理有雾图像的细节分量图像进行细节增强处理，得到增强后的细节分量图像并作为去雾后图像的细节分量图像，细节增强处理采用非线性回归细节增强算法；将去雾后的基础分量图像和细节增强后的细节分量图像做加和处理，得到去雾后的图像。
基于细节增强无人机航拍图像方法装置

[发明专利]一种单幅图像去雾方法-CN201410153443.4有效
发明人：丁萌;魏丽;王帮峰;刘中杰 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2014-04-16 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明一种单幅图像去雾方法，利用待去雾RGB图像I的区域颜色均值向量及其L2范数来获取传播图，再根据传播图和大气光值来计算去雾后的图像；该方法可以直接利用单幅RGB彩色图像，无需外界提供任何其他信息；同时本发明计算去雾图像过程中利用系数可以直接得到去雾图像，无需在去雾后进一步增加图像亮度以满足显示要求。
一种单幅图像方法

[发明专利]一种基于深度学习的图像去雾方法、装置、设备和介质-CN202310666943.7在审
发明人：徐清侠;李斌 -专利权人：广州新巧物联科技有限公司
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-19 - 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、装置、设备和介质，基于深度学习网络构建端对端的图像去雾模型，所述图像去雾模型包括包含编码器、特征融合模块和解码器，所述特征融合模块用于将所述编码器提取图像的低频信息和高频信息进行融合，通过特征跳跃链接方式由所述解码器输出；通过监控设备采集雾天模糊图像作为数据集，将所述数据集输入到所述图像去雾模型中进行训练；将获取的雾天图像输入到训练后的图像去雾模型中，得到去雾图像输出。能够高效、快速地实现图像去雾，提升图像的清晰度。
一种基于深度学习图像方法装置设备介质

[发明专利]图像去雾方法和装置-CN202110187892.0在审
发明人：王海新;刘享军 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-02-18 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像去雾方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待处理图像，所述待处理图像为有雾图像；通过预构建的图像去雾网络，获得所述待处理图像对应的清晰图像，所述清晰图像为无雾图像；其中，所述预构建的图像去雾网络用于获取所述待处理图像的特征图像该实施方式得到的去雾图像细节丰富，去雾性能显著，可广泛应用于各种去雾场景。
图像方法装置

[发明专利]一种基于知识蒸馏的图像去雾方法-CN202010441054.7有效
发明人：曲延云;洪铭;章鼎 -专利权人：厦门大学
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于知识蒸馏的图像去雾方法，属于图像处理与深度学习技术领域。通过模仿异构任务的知识来训练图像去雾网络，包含两个子网络：一个是教师网络，由自编码网络构成；另一个是学生去雾网络，为端到端去雾网络。教师网络的目标是学习干净图像的特征表示，学生去雾网络的目的是通过模拟干净图像的特征表示将有雾图像映射到清晰图像；学生去雾网络通过学习教师网络所包含的暗知识来提升去雾网络的性能。
一种基于知识蒸馏图像方法

[发明专利]图像去雾方法和使用图像去雾方法的图像去雾设备-CN202110688264.0在审
发明人：蒋泗得;高得钦 -专利权人：财团法人工业技术研究院
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像去雾方法和使用图像去雾方法的图像去雾设备。在一方面中，本发明涉及一种图像去雾方法，所述方法包含但不限于：接收输入图像；通过去雾模块对图像去雾以输出已去雾红绿蓝图像；通过高动态范围(HDR)模块恢复已去雾红绿蓝图像的图像亮度以输出高动态范围图像；
图像方法使用设备

[发明专利]一种基于改进暗通道与图像融合的柔性去雾方法-CN201810468466.2在审
发明人：种衍杰;王林;沙涛 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2018-05-16 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进暗通道与图像融合的柔性去雾方法，包括如下步骤：步骤1，计算有雾图像I(x,y)的暗通道图；步骤2，在暗通道图中选取亮度最大的前0.1％像素，然后选取它们在I(x,y)中对应的最大亮度值作为大气光A的估算值；步骤3，计算I(x,y)的粗略透射率；步骤4，使用盒式导向滤波细化粗略透射率；步骤5，基于二次函数修正细化透射率；步骤6，复原物体光线，得到初步去雾图像；步骤7，计算I(x,y)的伪去雾图像；步骤8，融合初步去雾图像与伪去雾图，得到最终的去雾图像。本发明具有计算速度快，改善了去雾图像在邻近天空区域的失真现象；自适应权重的图像融合，很好的均衡了去雾效果与图像色彩，改善了去雾图像颜色暗沉现象。
去雾图像去雾图像融合透射率初步去雾图像通道图细化二次函数失真现象天空区域图像色彩物体光线自适应盒式滤波权重像素复原改进估算邻近均衡图像修正融合

[发明专利]基于云平台的模板匹配监控视频去雾系统及其去雾方法-CN201610507035.3有效
发明人：朱金秀;刘骏;倪建军;周妍;汤一彬;裴颖;刘晖 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2016-06-30 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： H04N5/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云平台的模板匹配监控视频去雾系统及其去雾方法，结合自适应分簇K‑means算法以及暗原色先验算法进行去雾，降低终端设备性能需求和功率消耗。本发明所达到的有益效果：对关键帧去雾时，以雾气浓度为基础划分关键帧并进行独立去雾，弱化了后景物体的轮廓、形状、大小的影响，减弱在去雾过程中不同深度的相邻景物之间的相互影响；对非关键帧去雾时，充分利用视角的不变性及各帧的时空相关性，通过训练各终端设备特有的透射率模板库极大地加快计算速度，使其对固定视角获取的含雾视频去雾处理十分有效；降低了终端设备的功率损耗和性能要求，为达到更好的去雾效果、处理更大量的视频数据提供了良好的平台。
基于平台模板匹配监控视频系统及其方法

[发明专利]一种图像去雾的方法及装置-CN201810760050.8有效
发明人：刘凯;陈晓东 -专利权人：山东申士光电有限公司;北京邮电大学
申请日： 2018-07-11 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种图像去雾的方法及装置，方法包括：去除所述待处理含雾图像中的白光噪声，以获得第一去雾图像；根据雾的散射函数和傅里叶变换，对所述第一去雾图像进行去雾，以获得第二去雾图像。本发明实施例通过去除待处理含雾图像的白光噪声，并根据雾的散射函数结合傅里叶变换，来进行相应计算处理，从而解决由于雾的散射造成的物点的像点扩散及相邻物点的像点相互叠加而造成图像模糊的问题。
一种图像方法装置

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