一种基于CNN多尺度特征融合的雾天行人图像增强方法

本发明公开了一种基于CNN多尺度特征融合的雾天行人图像增强方法，包括构建雾天行人图像增强模型，模型为U形网络结构，包括编码器模块、特征融合模块和解码器模块；编码器模块和解码器模块中，采用了轻量级的FastCNN模块，可以使模型的参数量、计算量得到有效的降低；特征融合模块包括CSP‑ADD模块，CSP‑ADD模块通过堆叠多个残差块来增强特征提取的能力，并在深度神经网络中有效传递梯度，同时保持输入特征的细节信息，提升了网络对重要信息的聚焦能力，从而进一步增强去雾、去噪等任务的效果。本发明构建的模型具有轻量化的优点，同时能够保证较好的图像恢复效果。