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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明提供一种异常天气图像恢复方法及设备，涉及图像处理领域，包括：通过深度感知模型对真实图像集合进行异常天气合成，获得合成图像集合；通过迁移学习网络对合成图像集合进行特征迁移，获得训练图像集合；通过训练图像集合对图像恢复网络进行训练，获得训练好的图像恢复网络；通过训练好的图像恢复网络对待恢复的异常天气图像进行异常天气的去除，获得恢复后的真实图像。本发明通过在图像恢复网络中引入金字塔特征提取网络，使网络能够提取不同尺度下的异常天气特征，且不局限于局部信息，丰富特征的结构和纹理信息，平衡全局信息和局部细节信息的获取，提高图像复原后的质量。
主权项：1.一种异常天气图像恢复方法，其特征在于，包括步骤：S1：获取真实图像集合，构建深度感知模型，通过深度感知模型对真实图像集合进行异常天气合成，获得合成图像集合；S2：构建迁移学习网络，通过迁移学习网络对合成图像集合进行特征迁移，获得训练图像集合；S3：构建图像恢复网络，通过训练图像集合对图像恢复网络进行训练，获得训练好的图像恢复网络；S4：通过训练好的图像恢复网络对待恢复的异常天气图像进行异常天气的去除，获得恢复后的真实图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种异常天气图像恢复方法及设备
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