[发明专利]一种基于渐进式导向强监督神经网络的图像去雾方法有效
| 申请号： | 202010075090.6 | 申请日： | 2020-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN111340718B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 徐向民;赵银湖;邢晓芬 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/09 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 刘巧霞 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于渐进式导向强监督神经网络的图像去雾方法，包括步骤：构建端到端的卷积神经网络，该网络输入为原始的有雾RGB图像，输出为清晰的RGB图像；卷积神经网络由3个相同结构的去雾模块首尾相连，上一个去雾模块的输出作为下一个去雾模块的输入；每个去雾模块由1个神经网络块和1个导向滤波层组成；在每个去雾模块中，神经网络块对图像进行去雾处理，得到3通道的RGB输出，导向滤波层以原始有雾RGB图像作为指导，对当前去雾模块中神经网络块的3通道RGB输出进行图像边缘锐化处理。本发明构建的卷积神经网络在基于训练数据进行学习重建后，在实际进行应用时，可直接将有雾的RGB图像输入到网络中，进而得到清晰度更好、质量更高的无雾图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 渐进 导向 监督 神经网络 图像 方法 | ||
【主权项】：
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