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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种基于分阶段学习的雨雾场景图像的恢复方法，属于图像恢复技术领域，通过分阶段进行图像恢复，在每个阶段，利用编码器‑解码器结构学习上下文化特征，并将其与分辨率网络分支相结合，以保留局部信息，再通过即时监督注意力机制重新加权局部特征，允许编码器‑解码器网络在每个阶段都对学习的上下文特征进行动态调整，能够在全局和局部信息之间找到最佳的平衡点，更好地适应不同的噪声情况与噪声程度。
主权项：1.一种基于分阶段学习的雨雾场景图像的恢复方法，其特征在于，包括：步骤1、获取环境视频数据集；步骤2、基于所述环境视频数据集获取图像训练集；步骤3、设计多阶段网络框架，在所述多阶段网络框架中嵌入多个监督注意力模块和多阶段特征融合模块，得到更新多阶段网络框架；在所述更新多阶段网络框架中设计多补丁层次结构，得到初始图像去雨雾模型；步骤4、基于图像训练集和损失函数对所述初始图像去雨雾模型进行训练，得到图像去雨雾模型；步骤5、将待测图像输入所述图像去雨雾模型，基于跨阶段的特征融合策略和注意力增强特征，得到恢复图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于分阶段学习的雨雾场景图像的恢复方法
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