一种基于Cycle-GAN的图像加雾方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明涉及计算机视觉的图像分析技术领域，特别是涉及一种基于Cycle‑GAN的图像加雾方法，包括：获取待加雾图像；将所述待加雾图像输入预设的图像生成模型中，输出加雾后的目标图像，其中，所述图像生成模型由训练集训练获得，所述训练集包括无雾的图像数据和文本数据、有雾的图像数据和文本数据，所述图像生成模型采用Cycle‑GAN网络构建。本发明通过输入待处理的图像，将图像与文本信息特征融合，输入在多模态扩散文本语义约束下的Cycle‑GAN网络中生成目标图像，提升图像雾气效果，生成更符合实际效果和目标需求的图像。
《一种基于Cycle-GAN的图像加雾方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023117145401，当前法律状态为已下证，由暨南大学提出申请，发明人为赵容;李志颖;张继连;翁健;古天龙，申请日期为2023-12-14，公开（公告）日期为2024-03-15，国际专利分类号（IPC）为 G06T 5/00 (2024.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及计算机视觉的图像分析技术领域，特别是涉及一种基于Cycle‑GAN的图像加雾方法，包括：获取待加雾图像；将所述待加雾图像输入预设的图像生成模型中，输出加雾后的目标图像，其中，所述图像生成模型由训练集训练获得，所述训练集包括无雾的图像数据和文本数据、有雾的图像数据和文本数据，所述图像生成模型采用Cycle‑GAN网络构建。本发明通过输入待处理的图像，将图像与文本信息特征融合，输入在多模态扩散文本语义约束下的Cycle‑GAN网络中生成目标图像，提升图像雾气效果，生成更符合实际效果和目标需求的图像。
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