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基于贝叶斯卷积神经网络的图像去雾方法及存储介质

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯卷积神经网络的图像去雾方法及存储介质,所述方法包括:获取RESIDE数据集,采用所述RESIDE数据集中的ITS数据集作为训练集,SOTS数据集作为测试集。将所述训练集输入至贝叶斯卷积神经网络内,对所述贝叶斯卷积神经网络进行训练得到最优模型。将所述测试集输入至所述最优模型,采用所述最优模型对所述测试集进行端对端的去雾处理,并输出去雾图像。本发明能够有效地规避过拟合问题,增强去雾模型的鲁棒性。

著录项

  • 公开/公告号CN112634171A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海海事大学;

    申请/专利号CN202011614558.0

  • 发明设计人 严家佳;李朝锋;

    申请日2020-12-31

  • 分类号G06T5/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构31323 上海元好知识产权代理有限公司;

  • 代理人徐雯琼;张妍

  • 地址 201306 上海市浦东新区临港新城海港大道1550号

  • 入库时间 2023-06-19 10:32:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-09-29

    授权

    发明专利权授予

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