公开(公告)号：CN114359107B

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202210026095.9

申请日：2022-01-11

Applicant: 暨南大学

Inventor： 李展 ,  康志清 ,  郝佳男 ,  关瑞瑾

IPC: G06T5/60 ,  G06T5/77 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于共生双模型的无监督图像去雾方法，包括以下步骤：获取图像，进而得到输入图像；构建图像共生双模型网络，对图像共生双模型网络进行训练，通过训练后图像共生双模型网络对待测图像进行处理，得到去雾结果；本发明引入了相对去雾的概念，对于一张图像，不区分这张图像是退化了还是没有退化，即不区分一张图像是否是有雾图像还是无雾图像。输出一张图像，当作有雾图像，进行处理，也可以当作是清晰图像进行处理，两个模型互利共生，联合训练，共同进步，通过这样一个模型来摆脱对于成对有雾与无雾数据集的依赖，达到去雾的效果。

公开(公告)号：CN114359107A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202210026095.9

申请日：2022-01-11

Applicant: 暨南大学

Inventor： 李展 ,  康志清 ,  郝佳男 ,  关瑞瑾

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于共生双模型的无监督图像去雾方法，包括以下步骤：获取图像，进而得到输入图像；构建图像共生双模型网络，对图像共生双模型网络进行训练，通过训练后图像共生双模型网络对待测图像进行处理，得到去雾结果；本发明引入了相对去雾的概念，对于一张图像，不区分这张图像是退化了还是没有退化，即不区分一张图像是否是有雾图像还是无雾图像。输出一张图像，当作有雾图像，进行处理，也可以当作是清晰图像进行处理，两个模型互利共生，联合训练，共同进步，通过这样一个模型来摆脱对于成对有雾与无雾数据集的依赖，达到去雾的效果。