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申请/专利权人：中国海洋大学
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117952865A
主分类号：G06T5/73
分类号：G06T5/73;G06N3/044;G06N3/08;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明公开了一种基于循环生成对抗网络的单幅图像去雾方法，该方法包括：步骤1，收集真实场景下的未配对数据集；步骤2，基于循环生成对抗网络，构建去雾模型；步骤3，选择损失函数；步骤4，将真实场景下的待去雾图像输入到去雾模型中，最终得到去雾图像。本发明提供的图像去雾方法，引入Transformer机制，将Transformer与卷积神经网络模块深度融合，利用大气散射模型，提取输入图像的深度信息和散射系数特征值，尽可能地恢复不同场景下真实雾的浓度信息，在提高去雾图像的主观视觉质量的同时，可以获得更为精细的细粒度信息，在保证大规模数据中学习效果的同时，进一步提高模型泛化能力和最终预测图像的真实性。
主权项：1.一种基于循环生成对抗网络的单幅图像去雾方法，其特征在于，所述的图像去雾方法步骤包括：步骤1，收集真实场景下的未配对数据集；步骤2，基于循环生成对抗网络，构建去雾模型；步骤3，选择损失函数；步骤4，将真实场景下的待去雾图像输入到去雾模型中，最终得到去雾图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种基于循环生成对抗网络的单幅图像去雾方法
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