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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种基于三维卷积‑注意力联合机制的彩色偏振图像复原方法。采用三维卷积‑注意力联合偏振复原模型，包括空间‑偏振三维注意力模块、空间‑偏振三维卷积模块，各模块连接融合形成多尺度层次化网络；设计基于斯托克斯物理模型的偏振复原损失函数来训练网络；提取、融合三维特征并进行偏振信息解算，从而由低信噪比、低分辨率图像得到高信噪比、高分辨率彩色可见光及偏振信息。本发明利用三维特征计算对空间、偏振、色彩多个维度进行协同特征提取和融合，通过层次化连接网络形成多尺度的卷积‑注意力联合机制，结合卷积对于局部细节特征提取的优势和注意力机制对于长程依赖建模的优势，从而提高彩色偏振图像复原效果。

主权项：1.一种基于三维卷积-注意力联合机制的彩色偏振图像复原方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1.建立由四维彩色偏振图像构成的成对偏振复原数据集，所述的数据集由分焦平面偏振相机和普通可见光相机组合装置拍摄而得；对四维彩色偏振图像进行偏振信息解算，得到三维可见光光强、偏振度、偏振角信息，扩充数据维度；使用数据增强方法扩增数据集，按规定比例随机划分数据集为训练集、测试集，用来训练和检测网络性能；S2.构建三维卷积-注意力联合偏振复原网络模型，包括浅层三维特征提取模块、空间-偏振三维注意力模块、空间-偏振三维卷积模块、模块融合；浅层三维特征提取模块由三维卷积层构成，用以提取空间、偏振维度的浅层三维特征；空间-偏振三维注意力模块基于滑动窗口机制和三维注意力机制，进行空间、偏振维度的全局长程依赖建模；空间-偏振三维卷积模块基于三维卷积残差网络，捕获局部三维信息；各模块连接和融合，形成多尺度的层次化U型网络；S3.设计基于斯托克斯物理模型的偏振复原损失函数，该损失函数包括四维彩色偏振图像损失、三维彩色光强损失、偏振度损失、偏振角损失；利用该损失函数训练三维卷积-注意力联合偏振复原网络模型；S4.基于训练得到的三维卷积-注意力联合偏振复原网络模型，提取、融合三维特征，并基于斯托克斯物理模型进行偏振信息解算，从而由低信噪比、低分辨率的四维彩色偏振图像得到高信噪比、高分辨率的四维彩色偏振图像及相应的三维可见光光强、偏振度、偏振角信息。

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权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 基于三维卷积-注意力联合机制的彩色偏振图像复原方法