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申请/专利权人：重庆邮电大学
申请日：2022-12-16
公开（公告）日：2025-01-17
公开（公告）号：CN115861113B
专利技术分类：
专利摘要：本发明属于图像复原领域，特别涉及一种基于融合深度图与特征掩膜的半监督去雾方法，包括获取深度图并将其通过两个级联的基础去雾模块进行处理得到深度信息；获取原始图像特征，输入自动编码器获得粗去雾特征；将粗去雾特征通过分离器映得到粗去雾图像；将粗去雾图像与深度信息相加后输入特征掩膜生成模块得到深度特征掩膜，将其与粗去雾图像相乘得到精细化去雾图像；将雾霾分布特征和原始图像特征，按通道维度拼接并输入噪声图像提取模块，输出噪声图像；将噪声图像和精细化去雾图像共同输入自适应通道注意力层得到无雾图像；本发明能更好地还原图像细节和抑制噪声，获得视觉上更干净的无雾图像。
专利权项：1.一种基于融合深度图与特征掩膜的半监督去雾方法，其特征在于，具体包括以下步骤：通过深度预测模块获取图像的深度图，将深度图通过两个级联的基础去雾模块进行处理，得到深度信息；输入基础去雾模块的特征依次经过级联的3×3卷积层、ReLU激活层、3×3卷积层处理后输入乘法器与输入的特征相乘后作为基础去雾模块的输出;将图像通过特征提取模块进行特征提取得到原始图像特征，将其输入由基础去雾模块构成的自动编码器获得粗去雾特征；将粗去雾特征通过分离器映射回RGB空间的同时分离出雾霾分布特征，得到粗去雾图像和雾霾分布特征；将粗去雾图像与深度信息相加后输入由通道注意力和像素注意力级联构成的特征掩膜生成模块，得到深度特征掩膜；将深度特征掩膜与粗去雾图像相乘得到精细化去雾图像；将雾霾分布特征和原始图像特征，按通道维度拼接并输入由一个基础去雾模块、通道注意力、像素注意力构成的噪声图像提取模块，输出噪声图像；构建由四个基础去雾模块级联构成的去雾层，将噪声图像作为每一个基础去雾模块的输入，将精细化去雾图像作为第一个基础去雾模块的输入，最后一个基本去雾模块输出的图像即为无雾图像。
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于融合深度图与特征掩膜的半监督去雾方法
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