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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了基于联合条件扩散模型的混合退化图像复原方法，涉及图像复原技术领域，是一种两阶段式混合退化图像复原方法，包括基于联合条件扩散模型的预复原阶段和基于不确定性估计网络的微调复原阶段。基于物理大气散射模型，建立了混合天气退化模型，该模型可作为产生混合天气退化的基础模型。在初步复原阶段，构建了基于物理约束的联合条件扩散模型，该模型引入退化图像和退化掩码作为引导图像恢复过程的条件。在微调复原阶段，利用不确定性估计模块增强对于图像颜色和细节的恢复。相比于针对单一已知退化类型的图像复原方法，本方法无需对退化类型做出先验假设；且相比于盲源图像分解方法，本方法无需明确地识别或分离单个退化因素，有效解决了当退化类型未知且混合多样时的图像复原问题。
主权项：1.基于联合条件扩散模型的混合退化图像复原方法，其特征在于，包括基于联合条件扩散模型的预复原阶段和基于不确定性估计网络的微调复原阶段；所述预复原阶段包括如下步骤：A1：通过基于大气散射模型的统一物理退化模型随机生成退化图像；A2：利用退化掩码预测网络对图像的退化掩码进行预测，得到预测掩码；A3：将所述退化图像和所述预测掩码进行通道拼接，其作为扩散模型的联合条件引导图像的去噪过程，通过设定总迭代步数，迭代执行所述去噪过程，得到初步复原后的图像；所述微调复原阶段包括如下步骤：通过微调网络还原图像细节，并利用不确定性估计网络计算所述初步复原图像的偶然不确定性和认知不确定性，进一步利用不确定性增强对微调网络中特征的表征，经过特征增强后，得到最终复原后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 基于联合条件扩散模型的混合退化图像复原方法
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