申请/专利权人:东南大学
申请日:2024-01-31
公开(公告)日:2024-05-03
公开(公告)号:CN117974458A
主分类号:G06T5/00
分类号:G06T5/00;G06V10/774
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要:本发明公开了一种浑浊水下视觉增强方法,涉及计算机技术领域,解决了浑浊水下图像不够清晰的技术问题,其技术方案要点是构建了图像衰减系数引导的浑浊图像增强模型,充分利用物理模型方法与深度神经网络强大的学习能力,通过域迁移学习,使得水下图像复原网络学习空气中清晰图像特征信息,实现了对比度与清晰度较低的浑浊水下图像增强,使得在浑浊水域下能够实时近距离监测施工过程。
主权项:1.一种浑浊水下视觉增强方法,其特征在于,包括:步骤S1:对训练数据集的图像样本进行构建,对所述图像样本进行预处理得到训练样本;其中,所述训练样本包括源域图像样本和目标域图像样本;步骤S2:对生成器进行构建,该生成器包括深度估计模块、背景光估计模块、衰减系数估计模块、退化特征引导模块和密集连接模块;步骤S3:通过所述训练样本对所述生成器进行训练,训练完成后得到图像增强模型;步骤S4:通过所述图像增强模型对浑浊水下近距离观测图像进行图像增强。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 东南大学 一种浑浊水下视觉增强方法
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