摘要
本发明公开了一种基于扩散模型的图像去雾方法、装置以及设备,包括:将待处理的有雾图像输入VAE图像编码器,得到原图潜码;将有雾图像输入深度特征提取器,得到深度特征;将描述文本输入文本编码器,得到文本特征;将原图潜码、深度特征以及文本特征输入UNet去噪器,得到去噪潜码;将去噪潜码以及深度特征输入VAE图像解码器,输出去雾后的无雾图像。能够充分利用图像的视觉信息、深度的景深结构信息以及文本的语义信息,从而更准确地指导去雾过程,提升图像去雾的去雾效果和颜色对比度真实感。
技术关键词
图像去雾方法
图像去雾模型
深度特征提取
图像解码器
文本编码器
图像编码器
图像去雾设备
网络结构
图像去雾装置
损失函数优化
编码器结构
解码器结构
计算机程序产品
噪声
解码单元
处理器
真实感
深度图
系统为您推荐了相关专利信息
融合特征
医学图像数据
图像编码器
患者
文本编码器
三维网格模型
物品展示方法
图片解码器
三维模型
图像特征向量
文本编码器
序列
编码模块
联合损失函数
生成语音
图像分类方法
预训练模型
文本编码器
图像编码器
多模态