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[实用新型]一种地下钻孔窥视仪成像探头去雾结构-CN202120485452.9有效
发明人：杨敏;邵迎;刘红坤;汪永宏;张洋溢 -专利权人：中电建路桥集团有限公司
申请日： 2021-03-05 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： E21B47/002 文献下载
摘要：本实用新型涉及地下钻孔窥视技术领域，具体涉及一种地下钻孔窥视仪成像探头去雾结构，包括基座、去雾加热装置、成像探头和透明外罩；所述成像探头和所述去雾加热装置安装在所述基座上，且所述去雾加热装置与所述成像探头的前端位于所述基座的同一侧；所述透明外罩罩在所述成像探头的前端和所述去雾加热装置上，且所述透明外罩的开口端安装在所述基座上。本实用新型提供的地下钻孔窥视仪成像探头去雾结构，在成像探头外加装透明外罩，外罩内置有去雾加热装置，通过该去雾加热装置加热外部的透明外罩，能够实现附着在该透明外罩上的雾气的清除，有效保障地下钻孔窥视仪的成像清晰度
一种地下钻孔窥视成像探头结构

[发明专利]一种基于雾线先验的图像去雾方法-CN202010287749.4在审
发明人：陈广锋;王军舟;余立潮;唐云卿 -专利权人：东华大学
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于雾线先验的图像去雾方法，采用改进的大气光值，透射率多重修正的方法，保证去雾后的图像，去雾程度高，具有良好的视觉效果。相对于传统的先验去雾方法，本发明利用非局部总广义变分正则化的方法估算初始透射率，来解决雾线中像素相似性以及初始透射率估算不准确问题。随后利用边窗滤波算法对初始透射率进行优化，从而确保去雾后的图像具有丰富的纹理和边缘信息，并且解决了色彩偏移等问题。同时使用图像弱暗通道的方法估算大气光值，使得大气光值更准确，从而达到实用性和有效性的去雾效果。
一种基于先验图像方法

[发明专利]一种基于对抗网络和多尺度密集特征融合图像去雾方法-CN202110209279.4在审
发明人：万超颖 -专利权人：苏州加乘科技有限公司
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗网络和多尺度密集特征融合图像去雾方法，属于图像处理技术领域，该去雾方法具体步骤如下：(1)构建用于图像去雾条件对抗生成网络；(2)使用公开图像去雾数据集训练该网络至收敛；(3)将训练好的生成器网络作为图像去雾网络，输入为有雾图像，输出为去雾后的图像；本发明在生成器网络中引入残差密集块和基于反投影技术的密集特征融合模块，并利用其分别进行局部特征融合和多尺度密集特征融合，通过有效的融合不同层次的特征来逐步得到更清晰的图像；从而有利于使图像去雾更加自然，并且有利于消除噪声。
一种基于对抗网络尺度密集特征融合图像方法

[发明专利]基于人眼视觉相似性约束的图像去雾方法、系统及设备-CN201510096613.4有效
发明人：刘峰;干宗良;陈色桃;吕月圆 -专利权人：广东迅通科技股份有限公司
申请日： 2015-03-04 - 公布日： 2017-08-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人眼视觉相似性约束的图像去雾方法、系统及设备，该方法包括S1、计算待处理的有雾图像的颜色最小通道数据；S2、对有雾图像分别进行2次两通道的联合非局部相似性约束联合滤波，进而获得大气散射数据；S3、利用获得的大气散射数据重建去雾图像并获得初始化去雾图像；S4、对初始化去雾图像进行三通道的联合相似性约束联合滤波，获得去雾后的图像。本发明能够精确估计大气散射光数据，从而准确地重建去雾图像，精度高且噪声低，可广泛应用于数字图像处理领域中。
基于视觉相似性约束图像方法系统设备

[发明专利]基于改进DehazeNet的监控视频实时去雾方法-CN201811261910.X有效
发明人：陈天悦 -专利权人：大象智能科技（南京）有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于改进DehazeNet的监控视频实时去雾方法，其步骤包括：1)通过视频获取设备采集视频，然后将视频逐帧裁剪成单幅图片，提供给神经网络进行处理；2)利用已经训练好的改进的DehazeNet神经网络，即各层权重已知，对于输入的图片分块处理以获取各部分的透过率t(x)和大气光常数，最终构成透过率分布图和大气光常数分布图；3)获取神经网络的输出，根据基于大气散射模型去雾算法求解无雾图，再将无雾图重新拼接成视频相比于传统的单幅图像去雾，本发明实现了视频的实时去雾，同时保证了去雾的效果，解决了传统去雾方法存在的过饱和与天际线模糊问题。
基于改进 dehazenet 监控视频实时方法

[发明专利]一种基于全局和局部特征融合的图像去雾方法-CN201910723334.4有效
发明人：李岳楠;吴帅 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-08-06 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全局和局部特征融合的图像去雾方法，所述方法包括以下步骤：基于编码器‑解码器架构构建去雾网络，在编码器和解码器之间设置多个稠密连接单元，由稠密连接单元实现特征图的局部和全局融合；编码器‑解码器架构输出的特征图经过后续的卷积神经网络，得到去雾图；使用L1范数损失函数、感知损失函数和梯度损失函数的线性组合训练去雾网络；训练结束后，输入一张雾霾图像得到去雾图像。本方法不需要图像的先验信息，也不需要估计传输率，可以直接从一张雾霾图像得到去雾图像。
一种基于全局局部特征融合图像方法

[发明专利]一种基于暗原色的自动图像去雾方法-CN201010139441.1有效
发明人：蔡自兴;郭璠;谢斌;唐琎 -专利权人：中南大学
申请日： 2010-04-06 - 公布日： 2010-07-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于暗原色的自动图像去雾方法，以解决现有传统去雾方法中采用的以提高雾天图像对比度来突出细节所导致的信息损失问题。本发明提供的方法包括：A、求取原始有雾图像的暗原色图像及相关大气光值；B、通过原始有雾图像的亮度分量图求取大气散射模型中反映局部雾气浓度的传播图；C、根据大气散射模型中的有雾图像、传播图和大气光值确定去雾后的复原图像本发明建立在物理模型的基础上，能够自适应地处理各种有雾图像，去雾后的图像具有较好的边缘细节及理想的对比度，清晰化效果优于传统的基于图像增强的去雾方法。
一种基于原色自动图像方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络的单幅图像去雾方法-CN201810480313.X在审
发明人：陈长宝;李德仁;侯长生;郭振强;郧刚;卢建伟 -专利权人：百年金海科技有限公司
申请日： 2018-05-18 - 公布日： 2018-10-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于生成对抗网络的单幅图像去雾方法，步骤1，构建生成器网络模型，将经过加雾处理的训练样本集输入到生成器网络模型中，生成模仿测试样本集中无雾图像的初步去雾图像；步骤2，构建判决器网络模型，将初步去雾图像输入到所述判决器网络模型中，计算代价函数，步骤2.1，若代价函数计算结果小于预先设置的去雾阈值，则判断输入图像为测试样本集的无雾图像，并将该生成器网络模型作为最优训练模型；步骤2.2，否则，则判断输入图像为生成器网络模型生成的初步去雾图像，利用tensorflow训练生成对抗网络，转步骤2；步骤3，将有雾图像集输入最优训练模型，输出去雾后的图像。本发明具有设计科学、实用性强、操作简便和去雾效果高的优点。
网络模型生成器初步去雾图像去雾单幅图像去雾输入图像训练模型判决器图像构建对抗代价函数计算计算代价函数测试样本集训练样本集测试样本预先设置网络图像集加雾模仿输出

[发明专利]一种基于指数移动平均知识蒸馏的对比式图像去雾方法-CN202210635124.1在审
发明人：孙建德;李燕;李静;张化祥 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于指数移动平均知识蒸馏的对比式图像去雾方法，主要包括以下步骤：S1、获取图像数据，即获取同一场景成对的有雾图像和无雾图像；S2、采用传统去雾方法对训练集中的图像进行去雾，获得去雾后图像；S3、构建图像去雾模型，以知识蒸馏技术构建双网络模型，模型分为学生网络和教师网络；S4、训练过程中，将具有相同背景不同浓度雾分布的有雾图像分别输入到学生网络和教师网络中，分别获得无雾图像，其中，通过L1本发明能够在提升模型去雾效果的同时增强模型的鲁棒性。
一种基于指数移动平均知识蒸馏对比图像方法

[发明专利]一种图像评估方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310139966.2在审
发明人：董洲;凌赛广;柯鑫;牛莹 -专利权人：依未科技（北京）有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种图像评估方法、装置、电子设备及存储介质，所述图像评估方法，包括：对待评估的眼底图像进行去雾处理，得到去雾后的眼底图像；对去雾后的眼底图像中的血管区域进行分析，确定去雾后的眼底图像的清晰度；根据去雾后的眼底图像的清晰度，获得眼底图像的评估结果。该方法在获得待评估的眼底图像后，通过对待评估的眼底图像进行去雾处理，得到去雾处理后的眼底图像，之后基于对去雾后的眼底图像的清晰度，对所述待评估的眼底图像进行评估，该方案可以有效避免由眼底图像清晰度低、质量差以及眼底图像的拍摄硬件设备及拍摄手法对眼底图像的影响
一种图像评估方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种图像去雾方法及装置-CN201910609690.3有效
发明人：程良伦;谢靓茹;黄国恒 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2021-03-30 - 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，包括：接收待去雾遥感图像，利用多流密集连接网络提取多尺度特征，根据多尺度特征生成透射图；利用U‑Net网络分割出待去雾遥感图像中雾气浓度在预设能见度范围内的预选区域；计算待去雾遥感图像的亮度图，对亮度图进行平坦性划分，得到平坦分布二值图；结合预选区域与平坦分布二值图，得到大气光候选区域，利用大气光候选区域计算大气光图；将透射图和大气光图输入到大气散射模型中进行去雾运算，得到去雾后遥感图像。本发明确保了透射图边缘信息的完整性，避免了图像中高亮物体及高亮噪声对估计大气光值的影响，提升了图像去雾效果。本发明还公开了一种图像去雾装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。
一种图像方法装置

[发明专利]一种基于离散余弦变化的频域注意力机制的图像去雾方法-CN202211223828.4在审
发明人：胡彬;仲凡凡;李跃华;李金航;程实 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于离散余弦变化的频域注意力机制的图像去雾方法，包括以下步骤：S1、构建基于频域的注意力模块；S2、构建基础网络模块；S3、构建去雾网络模型；S4、设计损失函数；S5、利用有雾图像和无雾图像对去雾网络模型进行训练，得到去雾网络模型的模型参数；S6、在去雾网络模型中导入步骤S3训练好的模型参数，输入有雾图像，输出得到无雾图像。
一种基于离散余弦变化注意力机制图像方法

[发明专利]车辆车窗去雾控制方法、装置及电子设备-CN201611183205.3在审
发明人：高吉敏;李宁 -专利权人：乐视汽车（北京）有限公司
申请日： 2016-12-20 - 公布日： 2018-06-26 - 主分类号： B60S1/02 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种车辆车窗去雾控制方法、装置及电子设备，方法包括：从车辆内部朝向车窗拍摄的摄像装置获取图像；对所获取图像进行判断，如果所获取图像满足去雾条件，则启动车内空调去雾操作；所述去雾条件为：所获取图像的清晰度小于预设阈值本发明实施例通过对车辆内部朝向车窗拍摄的摄像装置获取图像进行分析，从中判断车窗是否起雾，当起雾时自动进行除雾操作。因此，无需驾驶员手动启动，使得去雾更为方便快捷。
去雾获取图像装置及电子设备车窗车辆车窗车辆内部摄像装置起雾车内空调手动启动拍摄除雾预设分析

[发明专利]一种基于深度学习的图像去雾方法-CN202211400894.4在审
发明人：徐鹏翱;张磊;方亮;王飞;朱言庆 -专利权人：智洋创新科技股份有限公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于深度学习的图像去雾方法，包括如下步骤：采集雾天图像数据和晴天图像的数据，构建晴雾成对数据集；构建优化的图像去雾Pix2Pix模型；输入晴雾成对数据集，进行模型训练；输入雾天图像进行去雾处理。本发明提出了一种高分辨率的网络结构，能够处理高分辨率的输电图像，利用结构相似性来聚焦于全局信息，可以适用较为复杂的图像信息，从而提升输电通道图像去雾效果。
一种基于深度学习图像方法

[发明专利]一种有雾遥感图像复原方法-CN201910730359.7在审
发明人：毕国玲;陈长征;王建立;李国宁;张宇 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2019-08-08 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种有雾遥感图像复原方法。包括：在单次大气散射模型的基础上，建立基于大气微点光源主动照明的遥感图像退化模型，通过所述遥感图像退化模型获取原始有雾遥感图像的光晕分量；根据所述光晕分量去除所述原始有雾遥感图像的大气多散射作用与非均匀性，并将原始有雾遥感图像分为光晕图像和去除光晕后的雾霾图像；采用单次大气散射模型对所述去除光晕后的雾霾图像进行透过率及大气光估计，采用暗通道先验图像去雾算法对所述去除光晕后的雾霾图像进行去雾复原处理，得到去雾复原图像本申请解决了现有遥感图像去雾模型中大量的矩阵运算和反卷积运算带来的振铃现象，达到更好的去雾效果，且减少了计算量。
遥感图像光晕去雾图像雾霾去除散射模型退化模型分量去除复原处理复原图像矩阵运算散射作用图像去雾振铃现象主动照明先验反卷积计算量均匀性透过率复原光源算法微点与非申请运算