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摘要：本发明提供一种基于transformer的水下视频增强模型。本发明主要使用多尺度特征提取，捕获从低层到高层的图像特征，提高特征的表征能力。为更好地提取局部特征，同时处理整个输入序列时能够利用全局上下文信息，捕捉视频序列的长距离依赖信息进行增强，提出了一个基于transformer的水下视频增强模块，使用空间注意力和通道注意力结合分组空间移位对每一个不同分辨率的特征图进行特征增强和融合，最后使用注意力机制对网络进行重建，逐步提高视频的增强效果。
主权项：1.一种基于transformer的水下视频增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S01：获取水下合成低质视频数据集及对应高质视频参考数据集，分别将两个数据集按照一定比例随机划分训练集、验证集和测试集；步骤S02：将所述步骤S01的低质视频中N个连续的低质量水下视频帧作为输入帧进行多尺度特征提取，得到三个不同尺度的特征图p1、特征图p2、特征图p3，其中，设置所述低质量水下视频帧的中间帧为参考帧，N表示所述低质量水下视频帧的帧数；步骤S03：将所述特征图p1进行特征增强，通过分组空间移位对所述特征图p1进行移位对齐，将所述特征图p1的每个通道划分为8部分，并对8部分进行不同方向的平移，而后将参考帧与平移后的部分组合得到移位结果；步骤S04：使用所述步骤S03中的移位结果得到特征图p1.2，通过空间注意力和通道注意力对特征图p1.2进行调整，得到增强后的视频序列t1；步骤S05：通过所述步骤S04得到的视频序列t1，与参考帧进行特征融合，得到增强阶段的视频序列t1.2；步骤S06：将特征图p2及特征图p3重复步骤S03、步骤S04，得到不同尺度下增强后的视频序列t2.2、t3.2；步骤S07：通过所述步骤S06的视频序列t2.2、t3.2与所述步骤S05的视频序列t1.2，使用上采样对所述的所有视频序列进行结合，得到增强后的视频序列t4；步骤S08：所述步骤S07得到的增强视频帧序列t4进行网络重建，得到最终的增强后的视频帧序列t5。
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百度查询： 大连海事大学 一种基于transformer的水下视频增强方法
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