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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：一种基于非理想监督的恶劣天气图像复原系统，属于图像复原领域。本发明针对现有恶劣天气下图像的复原网络利用合成数据集以有监督方式训练或者仅利用真实的退化图像进行无监督的训练，对图像的重建质量差的问题。包括采用一致性标签构造器对同场景下同时段采集的主退化图像和辅助退化图像进行特征提取，获得主退化图像的伪标签；图像复原网络，用于对主退化图像进行重建，得到去退化的初级重建图像；信息分配模块，用于基于伪标签优化项和原始非理想标签优化项对初级重建图像进行约束，得到高质量重建图像；基于伪标签优化项和原始非理想标签优化项更新图像复原网络的网络参数，获得最终图像复原网络。本发明用于恶劣天气图像复原。

主权项：1.一种基于非理想监督的恶劣天气图像复原系统，其特征在于包括，一致性标签构造器，用于对同场景下同时段采集的主退化图像和辅助退化图像进行特征提取，获得规避非理想监督与主退化图像不一致性影响以及去退化的主退化图像的伪标签；图像复原网络，用于对主退化图像进行重建，得到去退化的初级重建图像；信息分配模块，用于基于伪标签优化项和原始非理想标签优化项对初级重建图像进行约束，得到高质量重建图像；所述伪标签优化项基于初级重建图像与伪标签之间的损失确定；原始非理想标签优化项基于初级重建图像与原始非理想标签之间的损失确定；所述原始非理想标签为同场景下恶劣天气影响消除后采集的干净图像；基于伪标签优化项和原始非理想标签优化项更新图像复原网络的网络参数，获得最终图像复原网络，用于恶劣天气图像复原；主退化图像的伪标签表示为 式中表示一致性标签构造器，Ii表示主退化图像，Ii-m表示主退化图像采样点时刻之前采样的第m张辅助退化图像，Ii+m表示主退化图像采样点时刻之后采样的第m张辅助退化图像，表示一致性标签构造器的网络参数；n＝2m+1；一致性标签构造器的损失函数表示为： 式中Gi为原始非理想标签，表示多尺度结构相似性指标；信息分配模块的损失表示为 式中表示去退化的初级重建图像，表示伪标签优化项，λori为原始非理想标签优化项的权重系数，为原始非理想标签优化项；伪标签优化项为： 原始非理想标签优化项为： 式中为变形的对比损失函数，λSW为分布损失的权重系数，为分布损失。

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百度查询： 哈尔滨工业大学 基于非理想监督的恶劣天气图像复原系统