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一种基于单幅图像深度估计的雾天图像能见度估计方法

摘要

本发明公开了一种基于单幅图像深度估计的雾天图像能见度估计方法。本发明通过卷积神经网络从原始雾天图像中直接准确的估计出深度信息,仅需要图像采集设备,无需多传感器融合,系统更为简单。通过大量的真实雾天图像数据与无雾图像数据,采用cycleGAN的方式训练雾天生成器,相对人工设计雾天退化模型,cycleGAN可以生成更接近真实雾天的图像数据,用于解决训练从单幅雾天图像中估计深度信息网络数据缺乏的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN112365467A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202011250646.7

  • 发明设计人 谢建;黄琛;何坤;巴继东;

    申请日2020-11-11

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/50(20170101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人王琪

  • 地址 430074 湖北省武汉市东湖开发区关东工业园文华路2号

  • 入库时间 2023-06-19 09:54:18

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-19

    授权

    发明专利权授予

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