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本发明公开了一种基于多尺度残差学习的图像去雾方法,所述方法包括:基于大气散射模型,通过已知景深,随机选取全局大气光和大气散射系数,由无雾图生成有雾图,建立训练集;基于编码器和解码器构建去雾网络,网络结构采用多尺度残差学习模块搭建,多尺度残差学习模块利用不同尺度的感受野和特征图提取与雾有关的特征;采用L1范数损失函数、感知损失函数和均值损失函数的线性组合训练去雾网络;使用训练好的模型参数,输入一张有雾图即可得到去雾图。本方法不需要复杂的假设和先验,可以直接从一张有雾图像恢复出无雾图像,简单易行。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 110570371 A
(43)申请公布日
2019.12.13
(21)申请号 20191
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