申请/专利权人：中国石油大学(华东)

申请日：2023-10-17

公开（公告）日：2024-01-12

公开（公告）号：CN117392006A

主分类号：G06T5/73

分类号：G06T5/73;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明公开一种基于新型DU‑Net模型的图像去雾方法，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：S1：获取成对的有雾图像与清晰图像，并构建数据集；S2：构建具有编码器、预解码器、再编码器和解码器四个模块构成的DU‑Net特征重用图像去雾深度学习模型；S3：利用成对的有雾图像与清晰图像数据集，对DU‑Net特征重用图像去雾深度学习模型进行训练，得到训练完成的深度学习模型；S4：将训练完成的深度学习模型部署到相应的拍摄硬件设备中，并在实际应用场景中对有雾图像处理，得到处理后的无雾图像。本发明提高了现有技术因特征融合不够充分、特征利用率不高等因素造成的图像细节还原性较差的问题。

主权项：1.一种基于新型DU-Net模型的图像去雾方法，包括以下步骤：步骤S1：获取成对的有雾图像与清晰图像，并构建数据集；步骤S2：构建具有编码器、预解码器、再编码器和解码器四个模块构成的DU-Net特征重用图像去雾深度学习模型；步骤S3：利用成对的有雾图像与清晰图像数据集，对DU-Net特征重用图像去雾深度学习模型进行训练，得到训练完成的深度学习模型；步骤S4：将训练完成的深度学习模型部署到相应的拍摄硬件设备中，并在实际应用场景中对有雾图像处理，得到处理后的无雾图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于新型DU-Net模型的图像去雾方法

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