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申请/专利权人：北京计算机技术及应用研究所;北京航天爱威电子技术有限公司
摘要：本发明涉及一种基于目标域观测信息引导的水下目标感知增强方法，属于目标感知增强领域。本发明首先考虑到不同类型水体衰减特征的差异，建立不同衰减特征的语义标签。其次针对目标域衰减信息缺少高维度语义标签问题，基于聚类技术建立衰减标签生成器与响应器，用于引导增强模型。然后在模型层面设计响应不同语义标签的增强模式，并在数据层面建立不同语义标签对应的参考真值，丰富源域信息以响应不同衰减特征。最后在目标域衰减信息的引导下，该增强方法能够显著地提升交叉域增强效果，并提高目标域增强图像的实际应用价值。
主权项：1.一种基于目标域观测信息引导的水下目标感知增强方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、衰减特征建立步骤：针对不同类型水体的衰减特征差异，建立模糊衰减、强衰减以及多重衰减特征的语义标签；S2、不同衰减特征的参考真值生成步骤：将参考真值数据集进行不同特征的提取，得到不同衰减特征对应的参考真值，在数据层面丰富源域信息；S3、低质数据生成步骤：将参考真值数据集进行上下文特征退化与纹理特征退化处理，得到低质量的数据集；S4、训练数据生成步骤：将纹理特征衰减的数据集进行不同特征提取处理，得到不同衰减特征对应的纹理特征增强结果，用于对数据进行特定于目标场景的特征提取；S5、多头解码模型训练步骤：在训练过程中，以数据增强的方式实现特征提取模型与多头解码模型在算法层面的紧密连接，在训练过程中，使用L1-范数作为损失函数进行训练；S6、衰减特征伪标签建立步骤：将训练数据进行聚类，建立衰减特征的先验分布，统计其主要衰减特征并生成伪标签，用于描述目标域观测输入的衰减特征；S7、观测信息提取步骤：建立衰减特征生成器，用以根据目标域的衰减特征输出衰减特征标签；S8、衰减特征响应步骤：基于多聚焦图像融合技术建立衰减标签响应器，用于生成图像并融合显著的纹理特征，输出感知质量增强结果。
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权利要求：
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