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公开(公告)号：CN117197016A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311183190.0
申请日：2023-09-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T5/50 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于TF‑GAN的低照度下的雨雾图像增强方法，所述方法包括如下步骤：1）重构加工现有的数据集；2）基于边缘提取器（Edge Extractor）的结构估计的生成；3）图像结构估计网络（ISE Block）的训练；4）基于Transformer的生成器的训练；5）基于Transformer的鉴别器的训练；6）对基于transformer的生成对抗网络低照度雨雾图像增强网络的测试。这种方法能缩小低照度雨雾图像和正常照度图像之间结构的差距，从而更好的对低照度雨雾图像进行增强，综合解决了现有图像增强技术对气候等复杂环境适应能力弱、稳定性差等问题，同时该网络模型具有较好泛化性能。
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