公开(公告)号：CN115457265B

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202211028300.1

申请日：2022-08-25

Applicant: 暨南大学

Inventor： 骆爱文 ,  陈希 ,  刘旭彬 ,  梅君妍 ,  曾夏祺 ,  邵奕衡

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及图像处理领域，公开了一种基于生成对抗网络和多尺度融合的图像去雾方法及系统，方法包括：构建包括第一去雾单元和第二去雾单元的图像去雾模型；将真实有雾图像输入训练好的图像去雾模型，通过第一去雾单元对真实有雾图像进行暗通道先验去雾处理，得到第一传输映射图像和第一去雾图像；通过第二去雾单元对第一传输映射图像和第一去雾图像进行特征细化处理，得到第二传输映射图像和第二去雾图像；并对第二传输映射图像进行物理去雾处理，得到第三去雾图像；对第二去雾图像和第三去雾图像进行图像融合，得到最终的无雾图像。本发明结合了基于物理模型先验方法和基于深度学习方法对图像进行去雾处理，提高了去雾精度和效率。

公开(公告)号：CN115457265A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211028300.1

申请日：2022-08-25

Applicant: 暨南大学

Inventor： 骆爱文 ,  陈希 ,  刘旭彬 ,  梅君妍 ,  曾夏祺 ,  邵奕衡

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及图像处理领域，公开了一种基于生成对抗网络和多尺度融合的图像去雾方法及系统，方法包括：构建包括第一去雾单元和第二去雾单元的图像去雾模型；将真实有雾图像输入训练好的图像去雾模型，通过第一去雾单元对真实有雾图像进行暗通道先验去雾处理，得到第一传输映射图像和第一去雾图像；通过第二去雾单元对第一传输映射图像和第一去雾图像进行特征细化处理，得到第二传输映射图像和第二去雾图像；并对第二传输映射图像进行物理去雾处理，得到第三去雾图像；对第二去雾图像和第三去雾图像进行图像融合，得到最终的无雾图像。本发明结合了基于物理模型先验方法和基于深度学习方法对图像进行去雾处理，提高了去雾精度和效率。