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申请/专利权人：大连海事大学
申请日：2024-02-04
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN118096609A
主分类号：G06T5/80
分类号：G06T5/80;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于Retinex分解复原的水下光晕图像校正方法，包括：获取真实水下图像数据集，在真实水下图像数据上合成光晕，从而获取带光晕的水下图像数据集；构建水下图像清晰化网络模型，所述水下图像清晰化网络模型包括Retinex‑Net分解网络、反射图恢复子网络以及亮度调节子网络；基于所述真实水下图像数据集和带光晕的水下图像数据集对所述水下图像清晰化网络模型进行训练；获取待校正的水下图像输入训练后的水下图像清晰化网络模型，获取水下图像清晰化网络模型输出的复原反射图和增强光照图，对所述复原反射图和增强光照图进行像素相乘，从而输出校正后的水下图像。本发明对带有人工强光源引入光晕的水下图像清晰化处理具有优异的效果和鲁棒性。
主权项：1.一种基于Retinex分解复原的水下光晕图像校正方法，其特征在于，包括以下步骤：获取真实水下图像数据集，在真实水下图像数据上合成光晕，从而获取带光晕的水下图像数据集；构建水下图像清晰化网络模型，所述水下图像清晰化网络模型包括Retinex-Net分解网络、反射图恢复子网络以及亮度调节子网络，所述Retinex-Net分解网络用于对带光晕的水下图像进行分解处理，从而获取光晕图、反射图以及光照图，所述反射图恢复子网络用于对反射图进行增强处理从而获取复原反射图，所述亮度调节子网络用于对光照图进行增强处理从而获取增强光照图；基于所述真实水下图像数据集和带光晕的水下图像数据集对所述水下图像清晰化网络模型进行训练；获取待校正的水下图像输入训练后的水下图像清晰化网络模型，获取水下图像清晰化网络模型输出的复原反射图和增强光照图，对所述复原反射图和增强光照图进行像素相乘，从而输出校正后的水下图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于Retinex分解复原的水下光晕图像校正方法
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