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一种基于分数阶卷积神经网络的水下图像增强方法

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专利号 2022100889551 专利名称 一种基于分数阶卷积神经网络的水下图像增强方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06T5/40(2006.01),G06N3/04(2006.01),G06N3/08(2006.01)
申请人 江苏科技大学 申请地址 212003 江苏省镇江市梦溪路2号
发明人 李建祯 申请日期 2022-01-25
下证状态 未知 更新时间 2026-09-17 17:22:59
专利摘要 本发明公开了一种基于分数阶卷积神经网络的水下图像增强方法,步骤包括:输入水下图像,通过白平衡及直方图均衡化对水下图像进行初步预处理,设计水下图像的环境光估计网络和透射率估计网络,分别对两个估计网络进行参数训练,对于环境光估计网络输出得到环境光值B,对于透射率估计网络,输出得到透射率参数t,根据水下物理模型复原得到清晰的图像。本发明的方法在不需要大量高质量清晰水下图像的前提下,通过计算一组IQM来评估结果的方法,使得增强后的水下图像视觉质量明显提升,增强效果显著。

交易流程

转让材料

买卖双方需提供 平台提供 转让后买方可获得
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办理文件副本请求书
发明人变更声明
专利证书
手续合格通知书
专利登记簿副本
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企业组织机构代码证
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卖方 企业营业执照
专利证书原件
身份证
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