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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明公开了一种用于图像多重恶劣天气去除方法及系统，该方法包括下述步骤：获取待修复图像，包括受多重并发恶劣天气影响的退化图像；对待修复图像进行下采样；构建多重恶劣天气去除模型，将下采样后待修复图像输入到多重恶劣天气去除模型中，多重恶劣天气去除模型对待修复退化图像中的多重并发恶劣天气进行去除，生成已修复退化图像；基于多重退化鲁棒损失，对主干网络与辅助分支进行协同训练，得到训练后的多重恶劣天气去除模型；待修复退化图像基于训练后的多重恶劣天气去除模型得到修复后的图像。本发明构建下采样‑去除‑重建流程多重并发恶劣天气去除范式，大大降低了去除多重并发恶劣天气的难度，提高了图像修复的质量。
主权项：1.一种用于图像多重恶劣天气去除方法，其特征在于，包括下述步骤：获取待修复图像，包括受多重并发恶劣天气影响的退化图像；对待修复图像进行下采样；构建多重恶劣天气去除模型，将下采样后待修复图像输入到多重恶劣天气去除模型中，所述多重恶劣天气去除模型对待修复退化图像中的多重并发恶劣天气进行去除，生成已修复退化图像；所述多重恶劣天气去除模型包括主干网络、辅助分支和多重退化鲁棒损失；所述主干网络包括固有浅层特征提取块、固有深层特征提取块、第一固有特征融合块和第一高分辨率图像重建模块，所述固有浅层特征提取块用于提取下采样后的待修复图像的固有浅层特征，所述固有深层特征提取块用于提取固有浅层特征的固有深层特征，所述第一固有特征融合块用于将固有浅层特征和固有深层特征进行跨通道交互和融合，生成增强的特征表示，所述第一高分辨率图像重建模块用于在高分辨率真实值的监督下提取有效特征信息，并重建出待修复退化图像对应的已修复图像；所述辅助分支包括第二固有特征融合块和第二高分辨率图像重建模块，所述第二固有特征融合块用于将固有浅层特征和固有深层特征进行跨通道交互和融合，所述第二高分辨率图像重建模块用于在高分辨率退化输入图像的监督下重建退化输出，输出高分辨率退化图像；基于多重退化鲁棒损失，对主干网络与辅助分支进行协同训练，得到训练后的多重恶劣天气去除模型；待修复退化图像基于训练后的多重恶劣天气去除模型得到修复后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 一种用于图像多重恶劣天气去除方法及系统
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