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申请/专利权人：桂林电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于NightIDMF‑Net的夜间语义分割方法，包括以下方面：1通过IFRM影响因素去除模块，将图片从RGB的颜色模型转化到HSI颜色模型，移除I光照和噪声，得到色调H、饱和度S的合成图；2采用DFM下采样方式替换传统池化卷积的下采样，这样既可以保留更多原图的信息，又能将图像尺度缩小；3使用MSFM多尺度选择融合模块，利用不同大小的卷积核得到不同感受野的特征图，将得到的特征图以注意力权重选择融合，最终得到不同感受野互补的特征图；4通过FSM特征选择模块，会将模型中间输出的特征和最后得到预测图进行特征信息互补选择；本发明能增强图像信息，减少卷积下采样的信息丢失，不同信息间互补，让夜间语义分割的精度提升。

主权项：1.一种基于NightIDMF-Net的夜间语义分割方法，包括步骤如下：步骤1、原始RGB图像先进行预处理，随机裁剪为固定大小的图片；步骤2、对步骤1所得到的图像传入IFRM影响因素去除模块，将图像RGB颜色模型通过卷积操作转换成HSI颜色模型，去除图像的I光照和噪声，得到HS的合成图像；步骤3、将步骤2得到的新图像进行卷积、图片切块、展平、线性映射和添加绝对位置编码操作，得到Token向量；步骤4、将步骤3得到的Token输入到第一组的2个VisionMamba编码块，得到第一组特征信息；步骤5、将步骤4得到的特征信息输入到DFM下采样融合模块，得到第一组下采样2倍的特征图；步骤6、将步骤5得到的特征图传入MSFM多尺度选择融合模块，模块过程得到的特征图复制一份参与后续的解码过程，模块结果得到的第一组Token向后传播；步骤7、将步骤6得到的Token输入到第二组的2个VisionMamba编码块，得到第二组特征信息；步骤8、将步骤7的特征信息输入到DFM下采样融合模块，得到第二组下采样2倍的特征图；步骤9、将步骤8得到的特征图传入MSFM多尺度选择融合模块，模块过程得到的特征图复制一份参与后续的解码过程，模块结果得到的第二组Token向后传播；步骤10、将步骤9得到的Token输入到第三组的6个VisionMamba编码块，过程与步骤3、步骤4和步骤5一样，最终得到第三组Token；步骤11、将步骤10得到的Token输入到第四组的2个VisionMamba编码块，将编码块输出的Token传入MSFM多尺度选择融合模块，最终得到感受野互补的Token；步骤12、将步骤11得到的Token先进行线性映射，然后再重塑成特征图；步骤13、将步骤12的特征图输入到FSM特征选择模块与第三组MSFM多尺度选择融合模块输出的特征图进行特征选择融合，再进行上采样操作，最终得到第一阶段融合上采样的特征图；步骤14、将步骤13的上采样图输入到FSM特征选择模块与第二组MSFM多尺度选择融合模块的特征图进行特征选择融合，再进行上采样操作，最终得到第二阶段融合上采样的特征图；步骤15、将步骤14的上采样图输入到FSM特征选择模块与第一组MSFM多尺度选择融合模块的特征图进行特征选择融合，再进行上采样操作，最终得到第三阶段融合上采样的特征图，最后再进行一次2倍上采样和1×1卷积，最终得到分割图像。

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