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公开(公告)号：CN118172283A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410493197.0
申请日：2024-04-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进gUNet模型的海上目标图像去雾方法，包括：构建图像数据集，所述数据集包括原始有雾图像及原始无雾图像，对原始无雾图像进行雾化处理，得到仿真有雾图像；将所述图像数据集分为训练集和测试集，对所述训练集进行数据增广，得到增广训练集；构建改进gUNet模型；将所述增广训练集输入所述改进gUNet模型进行训练，优化模型参数，并使用测试集对训练后的gUNet模型进行测试，得到优化后的改进gUNet模型；将有雾图像输入到优化后的改进gUNet模型，得到最终的去雾图像，本发明基于现有的gUNet模型构建改进gUNet模型，使用改进的gUNet模型进行海上目标图像去雾，解决了现有gUNet去雾网络直接用于海雾图像去雾效果差的问题。
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