公开(公告)号：CN111833277B

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202010734594.4

申请日：2020-07-27

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 姚婷婷 ,  梁越 ,  柳晓鸣 ,  胡青

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种具有非配对多尺度混合编解码结构的海上图像去雾方法，通过采用循环生成对抗网络结构实现非配对训练，降低网络模型对人工合成有雾图像的过度依赖。在网络生成器中引入多尺度混合编解码结构，提高对有雾图像的特征描述能力。进一步，构建全局结构关联损失求解函数，通过同时引入高层特征一致性约束和全局结构先验约束，从而提高算法对真实场景中不同雾浓度下的去雾适用性。

公开(公告)号：CN109447905B

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN201811314691.7

申请日：2018-11-06

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 姚婷婷 ,  罗钰 ,  梁越 ,  赵磊 ,  陈彦彤 ,  韩凤 ,  柳晓鸣

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于判别字典的海上图像超分辨率重建方法。通过构建图像特征表征之间的内在结构关联，实现更加清晰鲁棒的海上图像超分辨率重建。本发明利用压缩感知理论，在稀疏编码框架下，针对图像超分辨率重建过程中由于缺乏结构关联分析导致重建结果不准确的问题，构建判别字典学习求解过程。根据图像特征的空间距离，构建组字典和共有字典表达；进一步引入组稀疏约束项，局部限制性稀疏约束项和不一致惩罚项，通过在字典学习过程中，保存图像特征表征的固有结构特性，进而获得更加准确的海上图像超分辨率重建结果。

公开(公告)号：CN111833277A

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN202010734594.4

申请日：2020-07-27

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 姚婷婷 ,  梁越 ,  柳晓鸣 ,  胡青

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种具有非配对多尺度混合编解码结构的海上图像去雾方法，通过采用循环生成对抗网络结构实现非配对训练，降低网络模型对人工合成有雾图像的过度依赖。在网络生成器中引入多尺度混合编解码结构，提高对有雾图像的特征描述能力。进一步，构建全局结构关联损失求解函数，通过同时引入高层特征一致性约束和全局结构先验约束，从而提高算法对真实场景中不同雾浓度下的去雾适用性。

公开(公告)号：CN109447905A

公开(公告)日：2019-03-08

申请号：CN201811314691.7

申请日：2018-11-06

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 姚婷婷 ,  罗钰 ,  梁越 ,  赵磊 ,  陈彦彤 ,  韩凤 ,  柳晓鸣

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于判别字典的海上图像超分辨率重建方法。通过构建图像特征表征之间的内在结构关联，实现更加清晰鲁棒的海上图像超分辨率重建。本发明利用压缩感知理论，在稀疏编码框架下，针对图像超分辨率重建过程中由于缺乏结构关联分析导致重建结果不准确的问题，构建判别字典学习求解过程。根据图像特征的空间距离，构建组字典和共有字典表达；进一步引入组稀疏约束项，局部限制性稀疏约束项和不一致惩罚项，通过在字典学习过程中，保存图像特征表征的固有结构特性，进而获得更加准确的海上图像超分辨率重建结果。