(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利说明书
(10)申请公布号 CN 113902931 A
(43)申请公布日 2022.01.07
(21)申请号 CN202111095476.4
(22)申请日 2021.09.17
(71)申请人 淮阴工学院
    地址 223400 江苏省淮安市涟水县海安路10号安东大厦八楼
(72)发明人 陈华松 杜娟 华妮娜 李健 郑媛媛 裴希洋 强豪 王君豪 哪种正则化方式具有稀疏性
(74)专利代理机构 32223 淮安市科文知识产权事务所
    代理人 吴晶晶
(51)Int.CI
      G06V10/46(20220101)
      G06V10/40(20220101)
      G06N3/04(20060101)
      G06T7/168(20170101)
      G06T7/194(20170101)
                                                                  权利要求说明书 说明书 幅图
(54)发明名称
      基于学习型卷积稀疏编码的图像去雨方法
(57)摘要
      本发明涉及图像复原技术领域，公开了一种基于学习型卷积稀疏编码的图像去雨方法，S1：获取待处理图像；S2：采用基于综合型的全局和局部梯度先验表征背景图像，并采用学习型卷积稀疏编码对雨痕进行处理，构建综合型全局、局部梯度和学习型卷积稀疏编码的图像去雨模型；S3：求解步骤S2中的综合型全局、局部梯度和学习型卷积稀疏编码的图像去雨模型，输出结果去雨图像u和雨层信息图r。与现有技术相比，本发明综合型全局和局部各向异性先验知识保护背景目标信息，可学习型的卷积稀疏表达则表征尺度多变的雨痕目标，更好地对雨痕进行探测，不仅能有效地探测出雨痕信息实现目标去雨，而且使得去雨后的背景图像信息也得到了更好地保护。
法律状态
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2022-01-25
实质审查的生效
实质审查的生效
2022-01-07
公开
公开
2022-07-12
授权
发明专利权授予

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