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申请/专利权人:中国石油大学(华东)
摘要:本发明公开基于空频融合的Mamba混合架构的水下图像增强方法,属于图像增强技术领域,用于水下图像增强,包括准备数据集、构建模型、训练模型、验证模型和图像增强5个步骤;本发明将主干网络U‑Net的卷积模块替换为尺度残差空频Mamba模块,由多频空域特征融合模块与多尺度频域注意力模块组成,并采用空频交互Mamba层加强空间域与频域的特征信息融合,同时引入通道注意力与互注意力机制,来加强特征信息通道交互和高低频信息交互融合。本发明实现空间域与频域的多级特征信息交互,充分利用水下图像的全局信息、局部信息和频率信息,在减少了计算复杂度和参数量的同时保证了通道信息的融合共享,实现更好的增强结果。
主权项:1.基于空频融合的Mamba混合架构的水下图像增强方法,其特征在于,包括准备数据集、构建基于空频融合的Mamba混合架构、训练基于空频融合的Mamba混合架构、验证基于空频融合的Mamba混合架构、输出增强图像;基于空频融合的Mamba混合架构依次包括下采样操作、第一个尺度残差空频Mamba模块、下采样操作、第二个尺度残差空频Mamba模块、下采样操作、第三个尺度残差空频Mamba模块、下采样操作、第四个尺度残差空频Mamba模块、上采样操作、第五个尺度残差空频Mamba模块、上采样操作、第六个尺度残差空频Mamba模块、上采样操作、第七个尺度残差空频Mamba模块、上采样操作;第一个和第七个尺度残差空频Mamba模块之间设有跳跃连接,第二个和第六个尺度残差空频Mamba模块之间设有跳跃连接,第三个和第五个尺度残差空频Mamba模块之间设有跳跃连接;尺度残差空频Mamba模块依次包括输入特征图、归一化层、空频交互Mamba模块、第一特征融合层、归一化层、线性网络层、第二特征融合层和下级特征图,特征图后通过尺度因子连接第一特征融合层,第一特征融合层后通过尺度因子连接第二特征融合层;空频交互Mamba模块依次包括线性网络层和通道分割,通道分割形成两个特征x1和x2,x1导入多频空域特征融合模块,x2导入多尺度频域注意力模块,多频空域特征融合模块和多尺度频域注意力模块的输出都分为两支,一支连接至公共的空频交互Mamba层,另一支分别连接各自对应的Mamba层,公共的空频交互Mamba层的输出分别连接两个Mamba层,多频空域特征融合模块对应的Mamba层连接特征融合层,多尺度频域注意力模块对应的Mamba层经过小波逆变换后连接特征融合层。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 中国石油大学(华东) 基于空频融合的Mamba混合架构的水下图像增强方法
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