一种基于多模态退化特征学习的水下图像增强方法及系统

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一种基于多模态退化特征学习的水下图像增强方法及系统
申请号:CN202411739725
申请日期:2024-11-29
公开号:CN119672509A
公开日期:2025-03-21
类型:发明专利
摘要
本发明涉及图像处理技术领域,提供一种基于多模态退化特征学习的水下图像增强方法及系统。该方法包括:收集不同模态的水下图像数据以构建水下图像数据集,将所述水下图像数据集分为训练集和测试集;对所述训练集进行预处理,得到图像文本退化对数据集;构建多模态视觉语言MD‑CLIP网络框架,并利用所述图像文本退化对数据集对所述MD‑CLIP网络框架进行训练;所述MD‑CLIP网络框架包括图像编码控制器ContNet模块、预训练的CLIP模块和对比学习模块;将训练后的图像编码控制器ContNet模块集成到NAFNet网络结构中,生成图像增强网络并利用所述测试集进行训练,得到水下图像增强模型;将待增强水下退化图像输入所述水下图像增强模型,生成待增强水下退化图像的增强结果图。
技术关键词
水下图像增强方法 水下图像数据 退化特征 图像增强模型 多模态 图像增强网络 文本 模块 水下图像增强系统 网络结构 图像编码器 框架 训练集 局部空间特征 交叉注意力机制 控制器 解码器架构
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