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摘要：本发明公开了一种基于多尺度降质表示的多任务图像复原方法。主要包括：1设计降质差异性对比损失来优化无监督降质编码器UDE的参数学习；2利用UDE学习多尺度降质表示；3对于复原主干，由常用的降质全引导方式变为只在编码阶段利用2中的多尺度降质表示引导特征重建，而解码阶段只利用特征本身进行变换；4设计特征校准网络和基于多尺度降质感知的特征校准网络，并将其进一步模块化，进而构建多尺度降质辅助复原模块。本发明主要应用于图像增强技术领域，在视频监控、自动驾驶等领域中具有开阔的应用前景。
主权项：1.一种基于多尺度降质表示的多任务图像复原方法，其特征在于包括以下步骤：1利用无监督降质编码器UDE对输入图像进行降质表示学习，设计了降质差异性对比损失DCL来优化UDE的参数学习；2通过1中的无监督降质编码器UDE学习多尺度降质表示MDR；3对于编解码结构的多尺度降质辅助复原模块MDRM，由常用的降质全引导方式变为只在编码阶段利用2中的多尺度降质表示引导特征重建，而解码阶段只利用特征本身进行变换，称为半引导策略SGS；4针对3中的半引导策略SGS，分别设计了特征校准网络FC和基于多尺度降质感知的特征校准网络FCMD，并将其进一步模块化，形成了特征校准模块FCB和基于多尺度降质感知的特征校准模块FCBMD，进而构成了多尺度降质辅助复原模块MDRM。
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百度查询： 四川大学 一种基于多尺度降质表示的多任务图像复原方法
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