公开(公告)号：CN110097519B

公开(公告)日：2021-03-19

申请号：CN201910350268.0

申请日：2019-04-28

Applicant: 暨南大学

Inventor： 李展 ,  陈昱铃 ,  黄维健 ,  钟锐彬 ,  张建航

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的双监督轻量级图像去雾方法、系统、介质和设备，该方法步骤为：获取有雾图像、标签无雾图像；构建神经网络系统；训练神经网络系统；有雾图像输入到神经网络系统得到第一传输图，有雾图像经图像恢复算法后得第二传输图；第一、第二传输图进行均方差计算得到损失函数Lt；第一传输图进行大气散射模型逆运算，得到去雾图像；去雾图像与标签无雾图像对比得到损失函数Ld；Lt和Ld按设定的比例结合得到Ltotal；有雾图像输入到训练好的神经网络系统得到去雾图像；该系统包括有雾、无雾图像样本获取模块、神经网络系统构建模块和神经网络系统训练模块，本发明的网络参数量级小，训练时间少，能避免主观设定，增强去雾效果。

公开(公告)号：CN110097519A

公开(公告)日：2019-08-06

申请号：CN201910350268.0

申请日：2019-04-28

Applicant: 暨南大学

Inventor： 李展 ,  陈昱铃 ,  黄维健 ,  钟锐彬 ,  张建航

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的双监督轻量级图像去雾方法、系统、介质和设备，该方法步骤为：获取有雾图像、标签无雾图像；构建神经网络系统；训练神经网络系统；有雾图像输入到神经网络系统得到第一传输图，有雾图像经图像恢复算法后得第二传输图；第一、第二传输图进行均方差计算得到损失函数Lt；第一传输图进行大气散射模型逆运算，得到去雾图像；去雾图像与标签无雾图像对比得到损失函数Ld；Lt和Ld按设定的比例结合得到Ltotal；有雾图像输入到训练好的神经网络系统得到去雾图像；该系统包括有雾、无雾图像样本获取模块、神经网络系统构建模块和神经网络系统训练模块，本发明的网络参数量级小，训练时间少，能避免主观设定，增强去雾效果。