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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及基于深度估计的协同互促进图像去雾方法，属计算机图像处理领域。本发明包括：将经过预处理好的雾霾图像输入到去雾网络中；该去雾网络利用多尺度聚合注意力模块和调制融合模块，在前向传播过程中对预处理好的雾霾图像进行图像恢复，得到相应的去雾图像；构建深度估计网络对去雾图像进行处理，并生成相应的去雾图像的深度图；构建第一差异感知模块和第二差异感知模块。第一差异感知模块利用对去雾图片和清晰图片之间的差异区域进行感知；第二差异感知模块通过对去雾图片的深度图与清晰图像的深度图之间的差异区域进行感知，来促进去雾网络在这些区域产生准确的去雾结果，实现对去雾网络的优化。本发明在整体上提升了去雾技术的性能。
主权项：1.基于深度估计的协同互促进图像去雾方法，其特征在于：所述方法包括：Step1：获取RGB三通道的雾霾图像，并对图像进行预处理；Step2：构建去雾网络，将经过预处理好的雾霾图像输入到去雾网络中；去雾网络利用多尺度聚合注意力模块和调制融合模块，在前向传播过程中对预处理好的雾霾图像进行图像恢复，从而得到相应的去雾图像；Step3：构建深度估计网络，将去雾图像作为输入，深度估计网络对去雾图像进行处理，并生成相应的去雾图像的深度图；Step4：构建第一差异感知模块和第二差异感知模块；第一差异感知模块利用对去雾图片和清晰图片之间的差异区域进行感知，得到清晰图像与去雾图像之间差异的系数矩阵，并且利用来训练深度估计网络，用于促进深度估计网络在这些差异区域产生准确的深度估计结果；第二差异感知模块则通过对去雾图片的深度图与清晰图像的深度图之间的差异区域进行感知，得到去雾图像的深度图和清晰图像的深度图之间差异的系数矩阵，并且利用来训练去雾网，用于促进去雾网络产生准确的去雾结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 基于深度估计的协同互促进图像去雾方法
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