[发明专利]基于双向GAN网络的去雾方法及双向GAN网络模型在审
| 申请号： | 202011526195.5 | 申请日： | 2020-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN114663291A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 王中风;苏天祺;王美琪;陈思依;林军 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 210023 江苏省南京市栖*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于双向GAN网络的去雾方法及双向GAN网络模型，该方法包括利用提取得到的待去雾图片中不同像素对应的深度信息，对待去雾图片进行深度处理，然后输入至预先构建的双向GAN网络模型中，获取模型输出的去雾图片。该模型中，清晰图输入端口、第一生成单元及第一判别器依次连接，用于针对清晰图进行特征提取及重建，雾图输入端口、第二生成单元及第二判别器依次连接，用于针对雾图进行特征提取及重建；共享潜在空间中存储有针对清晰图提取的高层特征及针对雾图提取的高层特征。双向GAN网络模型通过成对清晰图及雾图完成训练及验证，包含雾域与清晰域的双向映射关系，能够对不同域下的图片进行处理，有效确保图片重建的真实性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双向 gan 网络 方法 模型 | ||
【主权项】：
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