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摘要：本申请公开了一种基于无监督学习的水下图像热扰动去除系统，包括采用无监督学习训练方法训练得到的水下图像热扰动去除网络模型VideoDeTurb，所述水下图像热扰动去除网络模型VideoDeTurb包括特征提取模块、特征融合模块和图像重建模块，特征提取模块用于得到图像特征图；特征融合模块用于利用RNN循环神经网络中的GRU门控循环单元实现视频帧间有效的特征融合得到图像融合特征图；图像重建模块用于对图像融合特征图进行降维和可视化图像重建得到去除了图像热扰动的图像，本申请改善了由于水下热扰动引起的图像扭曲、失真问题，实现了网络模型VideoDeTurb的无监督训练，免去了对标注数据集的依赖。
主权项：1.一种基于无监督学习的水下图像热扰动去除系统，其特征在于，包括：采用无监督学习训练方法训练得到的水下图像热扰动去除网络模型VideoDeTurb，所述水下图像热扰动去除网络模型VideoDeTurb包括特征提取模块、特征融合模块和图像重建模块，特征提取模块用于将获取的相机在水下拍摄的连续拍摄的N张视频图像，分别进行空域特征提取和时域特征提取得到空域特征和时域特征，并将提取的空域特征和时域特征使用concat算子进行连接并使用2D卷积处理后输出，得到图像特征图；特征融合模块用于利用RNN循环神经网络中的GRU门控循环单元实现视频帧间有效的特征融合得到图像融合特征图，并进行序列信息的传递；图像重建模块用于对图像融合特征图进行降维和可视化图像重建得到去除了图像热扰动的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州径上科技有限公司 一种基于无监督学习的水下图像热扰动去除系统
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