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申请/专利权人：佛山科学技术学院

摘要：本申请属于图像处理技术领域，公开了一种交互引导的双分支图像去雾模型和图像处理方法，通过Transformer分支的各层Transformer块提取图像的全局信息，用以在CPA块的引导作用下引导各层第一CNN层关注图像中有效的局部信息，最后通过CNN解码器来恢复图像细节，从而得到较好地保留全局特征和局部特征的无雾图像，提高去雾效果；从而，该交互引导的双分支图像去雾模型和图像处理方法能够利用全局和局部特征之间的差异关系进行CNN和Transformer的有效结合进行图像去雾，综合两者的优点提高去雾效果。

主权项：1.一种交互引导的双分支图像去雾模型，用于对图像进行去雾处理，其特征在于，包括输入层（1）、Transformer分支（2）、CNN分支（3）、多个CPA块（4）、CNN解码器（5）和输出层（6）；所述Transformer分支（2）包括多层串联连接的Transformer块（201），所述CNN分支（3）包括多层第一CNN层（301），所述Transformer块（201）、所述第一CNN层（301）和所述CPA块（4）的数量相同；所述Transformer分支（2）的输入端和所述CNN分支（3）的输入端均与所述输入层（1）连接；每层所述Transformer块（201）的输出与同一层的第一CNN层（301）的输出相加后输入一个所述CPA块（4），得到所述CPA块（4）输出的权重矩阵，用以与所述同一层的第一CNN层（301）的输出相乘，得到所述同一层的第一CNN层（301）对应的引导输出；最后一层所述第一CNN层（301）之前的各层所述第一CNN层（301）对应的所述引导输出输入各自的下一层所述第一CNN层（301），最后一层所述第一CNN层（301）对应的所述引导输出与最后一层所述Transformer块（201）的输出相加后输入所述CNN解码器（5）；所述CNN解码器（5）的输出端与所述输出层（6）连接；所述CNN解码器（5）包括多层串联连接的第二CNN层（501），所述第二CNN层（501）的数量与所述第一CNN层（301）的数量相同，所述CNN分支（3）与所述CNN解码器（5）连接形成U-Net网络；第i层所述第一CNN层（301）对应的所述引导输出与第n-i层所述第二CNN层（501）的输出相加后输入第n-i+1层所述第二CNN层（501），ｉ为正整数且ｉ∈[1，n-1]，ｎ为所述第一CNN层（301）和所述第二CNN层（501）的层数。

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权利要求：

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