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公开(公告)号：CN116385294A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310339386.8
申请日：2023-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像去雾网络，通过对样本图像进行特征提取，获得其所对应的各层尺度特征信息，进一步获得大气散射差值模型，结合大气散射差值模型，获得无雾参数图像，以此训练并获得图像去雾网络模型，应用该图像去雾网络模型对目标有雾图像进行去雾处理，获得最优无雾参数图像。通过本发明的技术方案，可以实现端到端的图像去雾，避免图像细节信息的丢失，提高去雾效果的真实性，并实现去雾方法的高效性和场景普适性。
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