公开(公告)号：CN117391969B

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202311358237.2

申请日：2023-10-19

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 武小荷 ,  刘晓慧 ,  张志路 ,  左旺孟

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于非理想监督的恶劣天气图像复原系统，属于图像复原领域。本发明针对现有恶劣天气下图像的复原网络利用合成数据集以有监督方式训练或者仅利用真实的退化图像进行无监督的训练，对图像的重建质量差的问题。包括采用一致性标签构造器对同场景下同时段采集的主退化图像和辅助退化图像进行特征提取，获得主退化图像的伪标签；图像复原网络，用于对主退化图像进行重建，得到去退化的初级重建图像；信息分配模块，用于基于伪标签优化项和原始非理想标签优化项对初级重建图像进行约束，得到高质量重建图像；基于伪标签优化项和原始非理想标签优化项更新图像复原网络的网络参数，获得最终图像复原网络。本发明用于恶劣天气图像复原。

公开(公告)号：CN117391969A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311358237.2

申请日：2023-10-19

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 武小荷 ,  刘晓慧 ,  张志路 ,  左旺孟

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于非理想监督的恶劣天气图像复原系统，属于图像复原领域。本发明针对现有恶劣天气下图像的复原网络利用合成数据集以有监督方式训练或者仅利用真实的退化图像进行无监督的训练，对图像的重建质量差的问题。包括采用一致性标签构造器对同场景下同时段采集的主退化图像和辅助退化图像进行特征提取，获得主退化图像的伪标签；图像复原网络，用于对主退化图像进行重建，得到去退化的初级重建图像；信息分配模块，用于基于伪标签优化项和原始非理想标签优化项对初级重建图像进行约束，得到高质量重建图像；基于伪标签优化项和原始非理想标签优化项更新图像复原网络的网络参数，获得最终图像复原网络。本发明用于恶劣天气图像复原。