基于联合条件扩散模型的混合退化图像复原方法

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正文
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基于联合条件扩散模型的混合退化图像复原方法
申请号:CN202410827420
申请日期:2024-06-25
公开号:CN118864291A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于联合条件扩散模型的混合退化图像复原方法,涉及图像复原技术领域,是一种两阶段式混合退化图像复原方法,包括基于联合条件扩散模型的预复原阶段和基于不确定性估计网络的微调复原阶段。基于物理大气散射模型,建立了混合天气退化模型,该模型可作为产生混合天气退化的基础模型。在初步复原阶段,构建了基于物理约束的联合条件扩散模型,该模型引入退化图像和退化掩码作为引导图像恢复过程的条件。在微调复原阶段,利用不确定性估计模块增强对于图像颜色和细节的恢复。相比于针对单一已知退化类型的图像复原方法,本方法无需对退化类型做出先验假设;且相比于盲源图像分解方法,本方法无需明确地识别或分离单个退化因素,有效解决了当退化类型未知且混合多样时的图像复原问题。
技术关键词
退化图像复原方法 大气散射模型 数据分布 退化模型 阶段 网络 图像分解方法 图像复原技术 函数逼近器 分支 随机梯度下降 噪声标签 加法器 噪声预测 物理 噪声方差 像素点 批量
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