一种基于雪模型和深度学习融合的图像去雪算法
文献类型：专利
| 作者 | 田建东 ; 尹赫; 李鹏越; 唐延东
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| 发表日期 | 2020-06-12 |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明涉及一种基于雪模型和深度学习融合的图像去雪算法。针对雪天气影响共融机器人视觉系统鲁棒性的问题，首先根据雪的成像过程推导了一个简化的雪模型，然后设计了一个基于该模型的图像深度去雪网络，该网络由雪花检测子网络和去除子网络串联组成。雪花检测子网络采用了残差学习网络，该网络可以准确地学习雪图像和无雪图像之间的差异。去雪子网络采用了密集连接的U网络。它一方面利用U‑net保留背景的细节信息，另一方面利用DenseNet将低层特征复用到高层的特点来提高去雪的准确度，将它们结合后缓解了去雪过度导致背景细节丢失和去雪不彻底之间的矛盾。实验证明这种基于雪模型的深度去雪网络能够较好地检测和去除图像中的雪花。 |
| 申请日期 | 2019-02-27 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/27215]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_机器人学研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 田建东,尹赫,李鹏越,等. 一种基于雪模型和深度学习融合的图像去雪算法. 2020-06-12. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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