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申请/专利权人：浙江工商大学
摘要：本发明公开了一种基于透射特征自适应校准的单幅图像去雨雾方法，属于图像处理领域。包括：获取待去雨雾图像及其对应的真实无雨雾图像作为训练样本集；构建端到端的去雨雾网络并训练，所述去雨雾网络包括透射估计模块、粗校准模块和雨雾去除模块；针对对待处理原始雨雾图像生成重构图像作为去雨雾后的最终图像。本发明考虑真实雨雾图像雨雾特征相互纠缠，因此采用多分支注意力来关注多样特征，且由于雨雾浓度的复杂性，采用自适应的校准透射特征来指导网络去除雨雾，通过对粗校准后的透射特征进行二次校准生成透射注意力权值来自适应的修正全局注意力权重，确保网络可以给更难去除的浓雨雾细节更大的权重值，使网络拥有去除复杂情况雨雾的能力。
主权项：1.一种基于透射特征自适应校准的单幅图像去雨雾方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取待去雨雾图像及其对应的真实无雨雾图像作为训练样本集；S2，构建端到端的去雨雾网络，所述去雨雾网络包括透射估计模块、粗校准模块和雨雾去除模块；所述透射估计模块以原始雨雾图像为输入，生成透射特征；利用粗校准模块对透射特征进行粗校准，生成粗校准透射特征；将粗校准透射特征与原始雨雾图像进行拼接融合，融合后的特征和粗校准透射特征输入到雨雾去除模块中，将雨雾去除模块的输出与原始雨雾图像相加后生成重构图像；S3，利用训练样本集对所述的去雨雾网络进行训练，在训练过程中，还需要根据透射特征生成估计的透射图像，计算估计的透射图像与真实透射图像的损失，以及计算重构图像与真实无雨雾图像的损失，根据损失之和迭代训练去雨雾网络；S4，基于训练后的去雨雾网络对待处理原始雨雾图像进行处理，将去雨雾网络中的雨雾去除模块输出结果与原始雨雾图像相加，生成重构图像作为去雨雾后的最终图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工商大学 一种基于透射特征自适应校准的单幅图像去雨雾方法
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