| 一种基于深度学习的图像去雾方法 | |
| 李策; 赵新宇; 肖利梅; 张爱华; 潘峥嵘 | |
| 2018-08-14 | |
| 著作权人 | 兰州理工大学 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 授权发明 |
| 英文摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的图像去雾算法，用于去除有雾图像中的雾气干扰，降低雾气对图像质量的影响。包括：步骤1，获取训练样本集与测试样本集；步骤2，对样本集中有雾图像进行HSL空间变化，提取有雾图像局部低亮特征，并对所有特征分量进行尺度缩放与归一化处理；步骤3，找出判别透视率，使深度判别神经网络实现对抗式训练；步骤4，利用深度生成对抗神经网络对上述特征分量进行训练，学习建立有雾图像与透视率间的映射网络；步骤5，运用深度生成神经网络对测试样本集进行去雾测试。本发明中所述去雾算法，通过深度学习算法建立出有雾图像到透视率间的映射关系，有效的解决了以往去雾算法先验信息不足的问题，具有较好的去雾效果。 |
| 公开日期 | 2018-08-14 |
| 申请日期 | 2016-06-17 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/109092]  |
| 专题 | 电气工程与信息工程学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李策,赵新宇,肖利梅,等. 一种基于深度学习的图像去雾方法. 2018-08-14. |
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