[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像中天际线自动检测方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像中天际线自动检测方法，包含以下步骤：步骤A：使用图像处理技术获取原始图像I的暗通道图像；步骤B：使用Dense网络充分提取原始图像I的特征FR；步骤C：由步骤B所提取的特征FR，使用卷积神经网络预测雨线图像；步骤D：由步骤C所提取的雨线图像，使用分类网络分类出雨密度等级并上采样成雨密度图像；步骤E：对步骤A‑D提取到的特征和图像，将其拼接成总特征，然后使用卷积神经网络检测最终的天际线。本发明结合图像处理与深度卷积神经网络实现了端到端、带雨(雾)条件下的天际线自动、精准检测。

主权项

1.一种基于卷积神经网络的图像中天际线自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：提取原始图像I的暗通道图像I_Dark；步骤B：使用特征提取网络提取原始图像I的特征F_R；步骤C：由步骤B所提取的特征F_R，使用雨线预测网络提取雨线图像I_Streak；步骤D：由步骤C所提取的雨线图像I_Streak，使用雨密度等级分类网络分类出雨密度等级，并根据出雨密度等级生成雨密度图像I_Density；步骤E：将步骤A‑D提取到的特征和图像拼接成总特征F_R,St,De,Da,然后使用天际线检测网络检测得到天际线I_Skyline；其中特征提取网络、雨线预测网络、雨密度等级分类网络和天际线检测网络均采用卷积神经网络实现。