龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明提供一种基于流明一致性与互补色矫正联合学习的水下图像复原模型。本发明主要使用水下人工光场景与自然光场景几何结构相似性进行亮度区域一致性约束，引导模型对水下低质图像采用近似的特征提取范式，根据互补色图像与原始低质图像的颜色互逆性矫正水体吸收作用造成的颜色特征漂移问题，针对现有水下图像增强方法中存在的结构性损失问题，基于互补色图像结构一致性特点，构建阶段性交互式联合学习策略进行结构信息补全，最后基于真实场景水下数据集进行训练、推理，对水下图像进行复原。
主权项：1.基于流明一致性与互补色矫正的水下图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S01：获取水下低质图像数据集及对应高质图像参考数据集，按照8:1:1的比例随机划分训练集、验证集和测试集；步骤S02：根据人工光场景与自然光场景的几何结构相似性，对所述水下低质图像进行光照区域划分，获取光照区域划分特征图；步骤S03：根据水下图像RGB通道衰减特性构建通道自适应分支，将所述水下低质图像作为输入，通过通道特征压缩提取获得动态通道权重；步骤S04：将所述步骤S02获取的光照区域划分特征图进行高维特征提取并与所述步骤S03获取的通道权重进行自适应融合，获取高维特征图；步骤S05：获取输入所述水下低质图像的互补色特征图；步骤S06：根据所述步骤S02、S03、S04对互补色特征图进行特征提取，对所述水下低质图像与其互补色特征图进行结构一致性引导，得到全局通道共享系数Mr，Mg，Mb；步骤S07：根据所述步骤S06中获取的全局通道共享系数Mr，Mg，Mb计算互补色补偿特征图，对所述水下低质图像进行颜色漂移矫正；步骤S08：构建阶段式联合学习策略；对所述水下低质图像进行亮度区域一致性引导与结构信息补偿；步骤S09：搭建组合式损失函数，以所述步骤S01获取的数据集为基础单位进行迭代训练，得到最终的高质恢复图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 基于流明一致性与互补色矫正联合学习的水下图像复原模型
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号