一种基于图像增强的卷积神经网络模糊图像分类方法

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摘要

本发明涉及图像分类技术领域，提供一种基于图像增强的卷积神经网络模糊图像分类方法，首先计算待分类模糊图像各灰度等级的累计函数，并建立全局直方图的映射关系，得到全局直方图均衡化后的图像并计算其暗通道、大气光成分、透射率以对其进行暗通道去雾处理；接着构建级联网络，将图像增强后的模糊图像输入定位网络，在特征提取网络提取特征图，在候选框提议网络生成候选框，在ROI池化层提取特征，通过全连接层的分类和回归，得到目标及其坐标信息并据此剪切目标；最后将目标输入分类网络进行特征提取，并在softmax分类器中进行分类，得到待分类模糊图像中目标的类别。本发明能够提高模糊图像分类的准确性、降低误识别率与漏识别率。

基本信息

专利标题：

一种基于图像增强的卷积神经网络模糊图像分类方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110070122A

申请号：

CN201910299155.2

公开（公告）日：

2019-07-30

申请日：

2019-04-15

授权号：

CN110070122B

授权日：

2022-05-06

发明人：

宫华许可雷鸣刘芳

申请人：

沈阳理工大学

申请人地址：

辽宁省沈阳市浑南新区南屏中路6号

代理机构：

沈阳东大知识产权代理有限公司

代理人：

梁焱

优先权：

CN201910299155.2

主分类号：

G06K9/62

IPC分类号：

G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06T5/00 G06T5/40