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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明提供一种图像去雾模型的训练方法、图像去雾方法，训练方法包括：获取原始有雾图像和对应的原始清晰无雾图像；对原始有雾图像进行两次下采样，对应得到中分辨率有雾图像、低分辨率有雾图像；对原始有雾图像、中分辨率有雾图像、低分辨率有雾图像分别进行特征提取,对应得到3个不同尺度的特征信息；基于所述3个不同尺度的特征信息进行图像重建,得到去雾图像；计算去雾图像与原始清晰无雾图像之间的损失，并基于该损失对图像去雾模型进行训练，得到训练好的图像去雾模型。本发明提供的方法，能够有效提高去雾的效果。
主权项：1.一种图像去雾模型的训练方法，其特征在于，包括：获取原始有雾图像和对应的原始清晰无雾图像；对所述原始有雾图像进行两次下采样，对应得到中分辨率有雾图像、低分辨率有雾图像；对所述原始有雾图像、中分辨率有雾图像、低分辨率有雾图像分别进行特征提取,对应得到3个不同尺度的特征信息；基于所述3个不同尺度的特征信息进行图像重建,得到去雾图像；计算所述去雾图像与所述原始清晰无雾图像之间的损失，并基于该损失对图像去雾模型进行训练，得到训练好的图像去雾模型；利用测试集中的有雾图像对所述训练好的图像去雾模型进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 图像去雾模型的训练方法、图像去雾方法
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