一种基于小波频域异构增强的遥感图像去雾网络的构建方法

本发明公开了一种基于小波频域异构增强的遥感图像去雾网络的构建方法，该网络采用U型架构作为基础框架，网络输入为有雾图像，首先通过卷积块提取浅层特征。随后，采用对称的编解码器结构学习分层表示，其中编解码器包含上下采样和小波频域异构增强模块，上下采样通过步长卷积和反卷积来控制分辨率的大小；小波频域异构增强模块通过离散小波变化将图像的高低频特征分离，并结合可变形卷积的动态感受野优势与傅里叶变换的全局感知能力,对分离后的高低频特征进行异构增强,从而有效促进高频局部纹理细节的恢复和低频全局雾霾的去除。最后，通过卷积块重构出清晰的无雾图像。本研究算法能够精准还原地物纹理特征与自然色彩。