[发明专利]一种基于混合先验学习模型的去雾方法在审
| 申请号： | 201710933030.1 | 申请日： | 2017-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN107705262A | 公开（公告）日： | 2018-02-16 |
| 发明（设计）人： | 苏卓;颜吉超;林谋广 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于混合先验学习模型的去雾方法，其中，该方法包括利用人工合成的有雾图数据集来建立透射率预测模型；输入待处理的有雾图，提取该有雾图中的混合先验信息；利用待处理的有雾图中的混合先验信息与透射率预测模型，预测待处理的有雾图的透射率值；将待处理的有雾图的透射率值代入到大气光散射模型中，获得去雾结果。实施本发明实施例，能够弥补当前去雾方法对天空区域或浓度过高雾区域失效与颜色偏差等缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 先验 学习 模型 方法 | ||
【主权项】：
一种基于混合先验学习模型的去雾方法，其特征在于，所述方法包括：利用人工合成的有雾图数据集来建立透射率预测模型；输入待处理的有雾图，提取该有雾图中的混合先验信息；利用待处理的有雾图中的混合先验信息与透射率预测模型，预测待处理的有雾图的透射率值；将待处理的有雾图的透射率值代入到大气光散射模型中，获得去雾结果。
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