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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明提供一种基于稳定扩散模型逆向迭代过程的水下图像增强方法，在扩散的逆向重建过程中，对噪声预测网络每一次迭代输出的噪声进行预测校正，而非直接通过噪声预测网络得到最终的预测噪声，再利用一个专门的步长预测网络预测下一步对应步长，而非直接进行当前步长减一操作，由此增强了图像生成过程的鲁棒性，能够降低每次迭代累积误差，减少迭代步数，同时减少了整个模型推理过程的时间。
主权项：1.一种基于稳定扩散模型逆向迭代过程的水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将待增强图像raw、当前步序号t、待增强图像raw对应的当前噪声图像xt输入训练好的噪声预测网络zθ1，得到当前预测噪声zθ1xt,t,raw；其中，当前步序号t以T作为初始取值，待增强图像raw对应的当前噪声图像xt以噪声∈作为初始值；其中，∈为符合标准正太分布的噪声，T为设定的步序号上限值；S2：将当前预测噪声zθ1xt,t,raw输入去噪概率扩散模型，得到中间噪声图像k1和k2；S3：将中间噪声图像k1和k2的均值作为下一个当前噪声图像xt-1，并根据xt-1更新噪声∈的取值，得到更新后的噪声∈t-1；S4：将噪声图像xt-1和噪声∈t-1输入训练好的步长预测网络tθ2，得到下一个当前步序号t′；S5：将待增强图像raw、当前步序号t′、当前噪声图像xt-1重新执行步骤S1～S4，直到当前步序号t′＝1，将此时对应的当前噪声图像xt-1作为增强后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于稳定扩散模型逆向迭代过程的水下图像增强方法
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