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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于多阶段感受野增强的交通场景图像去雾方法，包括：设计残差混合空洞卷积模块，使得特征感受野增大，从而提高模型的特征信息提取能力；引入特征增强注意力模块，赋予不同层次特征不同的权重并融合；搭建三个不同尺度的阶段式模型结构，保留特征的细节信息；利用MS‑SSIM和L1加权融合的损失函数对模型进行训练，得到更加符合人眼主观视觉感受的清晰的去雾图像。针对交通场景影像受到雾气影响出现的细节模糊、低对比度问题，本发明实现了较好的雾天条件下交通场景图像去雾效果，恢复后的图像更加清晰且自然，为车辆辅助驾驶系统在复杂天气环境下的应用提供技术和数据支持，进一步推动车辆自动驾驶领域的发展。
主权项：1.一种基于多阶段感受野增强的交通场景图像去雾方法，其特征在于，包括有以下步骤：S1：数据获取与预处理；S2：改进AOD-Net中的K值估计模块：采用残差混合空洞卷积模块RHD替代AOD-Net中的Conv2、Conv3、Conv4，采用特征增强注意力模块FEA替代AOD-Net中的concat3；S3：搭建阶段式模型架构，融合不同尺度的特征信息，将原尺度480×640像素的图片经过两次两倍下采样处理得到120×160和30×40像素的图片，将30×40像素的图片经改进AOD-Net得到30×40像素的清晰图片，30×40像素的清晰图片经两倍上采样后得到120×160像素的清晰图片A与120×160像素的图片进行融合后经改进AOD-Net的得到120×160像素的清晰图片B，120×160像素的清晰图片B经两倍上采样后得到480×640像素的图片A与480×640像素的图片进行融合后经改进AOD-Net的得到去雾的480×640像素的图片；S4：利用混合损失函数对模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于多阶段感受野增强的交通场景图像去雾方法
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