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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明属于图像处理相关技术领域，其公开了一种矿区多恶劣天气图像增强方法及系统，方法包括：将矿区场景下非恶劣天气的图像输入基于特征融合的深度卷积对抗生成网络中，生成视觉退化图像，与非恶劣天气的图像一起组成恶劣天气数据集；为非恶劣天气的图像添加高斯噪声，而后输入改进的去噪扩散概率模型进行特征融合，获得生成式图像增强大模型；采用恶劣天气数据集对生成式图像增强大模型进行测试，并筛选正样本，采用正样本对生成式图像增强大模型进行再次训练，获得目标生成式图像增强大模型；将恶劣天气图像输入目标生成式图像增强大模型获得恶劣天气增强图像。本申请显著提升了多场景与多恶劣天气条件下恢复清晰图像的能力。
主权项：1.一种矿区多恶劣天气图像增强方法，其特征在于，包括：训练阶段S1：将矿区场景下非恶劣天气的图像输入结合图像LAB特征的深度卷积对抗生成网络，生成视觉退化图像，然后将所述非恶劣天气的图像与视觉退化图像组合，以构建矿区恶劣天气数据集；S2：对所述非恶劣天气的图像添加高斯噪声，而后输入改进的去噪扩散概率模型中所述改进的去噪扩散概率模型通过将UNET架构替换为多级特征融合的V-MoE架构获得，实现对所述改进的去噪扩散概率模型的预训练，获得生成式图像增强大模型；S3：采用所述矿区恶劣天气数据集对生成式图像增强大模型进行测试，并筛选正样本，采用所述正样本对所述生成式图像增强大模型进行再次训练，获得目标生成式图像增强大模型；应用阶段将恶劣天气图像输入所述目标生成式图像增强大模型获得恶劣天气增强图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种矿区多恶劣天气图像增强方法及系统
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