图像去雾模型的训练方法、图像去雾方法

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图像去雾模型的训练方法、图像去雾方法
申请号:CN202410857756
申请日期:2024-06-28
公开号:CN118710525A
公开日期:2024-09-27
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种图像去雾模型的训练方法、图像去雾方法,训练方法包括:获取原始有雾图像和对应的原始清晰无雾图像;对原始有雾图像进行两次下采样,对应得到中分辨率有雾图像、低分辨率有雾图像;对原始有雾图像、中分辨率有雾图像、低分辨率有雾图像分别进行特征提取,对应得到3个不同尺度的特征信息;基于所述3个不同尺度的特征信息进行图像重建,得到去雾图像;计算去雾图像与原始清晰无雾图像之间的损失,并基于该损失对图像去雾模型进行训练,得到训练好的图像去雾模型。本发明提供的方法,能够有效提高去雾的效果。
技术关键词
图像去雾模型 有雾图像 局部特征信息 特征信息融合 融合特征 去雾图像 上采样 分支 图像去雾方法 无雾图像 网络 注意力 图像重建 分阶段 分辨率 采样模块 通道 浅层特征提取
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