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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明公开了基于物理模型与特征稠密关联的单图像去雾方法及装置，方法包括：采用预先设立的编码器提取有雾图像的特征，将编码器输出特征分为浅层特征与深层特征；对深层特征进行处理，在深层特征中构建全局范围内的稠密关联关系，利用全局信息对局部特征进行增强；对浅层特征通过相邻小尺度的特征图计算出联合参数，基于联合参数和预先设立的大气散射模型实现浅层特征映射，得到清晰的浅层纹理特征；对增强后的深层特征与浅层纹理特征进行融合，将融合后特征输入预先设立的解码器，得到去雾后的清晰图像。本发明构建了不同局部特征的稠密关联关系，能够有效地提升复杂场景的表现，避免伪影的产生，生成更加真实的清晰图像。
主权项：1.基于物理模型与特征稠密关联的单图像去雾方法，其特征在于，包括下述步骤：采用预先设立的编码器提取有雾图像的特征，并根据编码器中网络层数的不同，将编码器输出特征分为浅层特征与深层特征；对编码器输出的深层特征进行处理，使用卷积来强化局部特征并提取出特征图，将特征图处理为特征序列，利用多头注意力构建特征序列内每个元素与所有元素之间的联系，从而实现全局范围内局部特征之间的稠密关系的构建，使用前馈网络对多头注意力的输出序列进行处理，加强元素自身内部的信息交流，得到增强后的深层特征；对编码器输出的浅层特征通过相邻小尺度的特征图计算出联合参数，基于联合参数和预先设立的大气散射模型实现浅层特征映射，得到清晰的浅层纹理特征；对增强后的深层特征与浅层纹理特征进行融合，将融合后特征输入预先设立的解码器，得到去雾后的清晰图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 基于物理模型与特征稠密关联的图像去雾方法及装置
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