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[發明專利]一種基于深度學習的單幅圖像去霧方法有效

專利信息
申請號: 201710613638.6 申請日: 2017-07-25
公開(公告)號: CN107451967B 公開(公告)日: 2020-06-26
發明(設計)人: 鄒月嫻;陳澤晗;王毅 申請(專利權)人: 北京大學深圳研究生院
主分類號: G06T5/00 分類號: G06T5/00;G06T5/50
代理公司: 北京萬象新悅知識產權代理有限公司 11360 代理人: 賈曉玲
地址: 518055 廣東省深*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 深度 學習 單幅 圖像 方法
【權利要求書】:

1.一種單幅圖像去霧的方法,其步驟包括:

A.散射效果消除,獲得實現方法為:

A1.將待處理的圖像數據作為輸入數據,該輸入數據用I表示,進行卷積Conv1操作,其中Conv1(I)=W1I+B1;W1是該卷積層神經元的參數,B1是偏置量;

A2.將卷積操作后的圖像的每個像素點的值進行ReLU操作處理,之后輸出,其中ReLU(x)=max(x,0),即當該值小于或等于0時,處理結果為0,當該值取值大于0時,處理結果為原數值不變;得到圖像數據

B.大氣光影響計算,獲得實現方法為:

B1.將步驟A處理后獲得的的圖像數據作為輸入數據,該輸入數據用I′表示,對其進行卷積Conv2操作,其中Conv2操作是Conv2(I)=W2I′+B2;W2是該卷積層神經元的參數,B2是偏置量;

B2.將卷積操作后的圖像的每個像素點的值進行ReLU操作處理,之后輸出,其中ReLU(x)=max(x,0),即當該值小于或等于0時,處理結果為0,當該值取值大于0時,處理結果為原數值不變;將處理后的圖像數據表示為I″;

B3.進行Conv3操作,其中Conv3操作是Conv3(I″)=W3I″+B3;W3是該卷積層神經元的參數,B3是偏置量;

B4.將卷積操作后的圖像的每個像素點的值進行ReLU操作處理,之后輸出,其中ReLU(x)=max(x,0),即當該值小于或等于0時,處理結果為0,當該值取值大于0時,處理結果為原數值不變;得到圖像數據

C.融合操作,實現方法為:

C1.將A步驟獲得的結果與B步驟獲得的結果相加,即獲得根據公式得到無霧高清圖像J(x,y)。

2.如權利要求1所述的單幅圖像去霧的方法,其特征在于,在最終輸出圖像前做一個微調,具體步驟如下:

D1.將步驟C處理后獲得的圖像數據作為輸入數據,該輸入數據用I″′表示,對其進行卷積Conv4操作,其中為Conv4(I″′)=W4I″′+B4,W4是該卷積層神經元的參數,B4是偏置量;

D2.將卷積操作的結果的每個像素點的值進行Sigmoid操作處理,其中Sigmoid操作為:

3.如權利要求1或2所述的單幅圖像去霧的方法,其特征在于,所述步驟中的參數W1、B1、W2、B2、W3、B3、W4、B4均使用機器學習方法訓練迭代后獲得。

4.如權利要求3所述的單幅圖像去霧的方法,其特征在于,所述機器學習方法訓練迭代的具體實現方法為:在Linux服務器上基于Caffe開源框架,采用SGD優化策略進行訓練迭代若干個10000次,每迭代若干個100次參數,就基于MSE方法計算一次損失函數值loss,最后將loss值最低時的參數值作為參數W1、B1、W2、B2、W3、B3、W4、B4的值。

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