基于视觉语言模型及雾浓度差分信息的真实水域场景图像去雾方法及系统

本发明公开了一种基于视觉语言模型及雾浓度差分信息的真实水域场景图像去雾方法及系统，主要解决现有技术对复杂多样真实水域场景去雾效果不佳的问题。其实现方案包括：读取水域场景下的合成有雾数据集及真实有雾数据集相应的张量数据，划分训练集和测试集，并对训练集进行预处理；构建包括先验知识提取网络、雾浓度差分信息提取网络、主干网络的并行的多分支的图像去雾模型；利用预处理后的训练集对多分支的图像去雾模型进行预学习和微调两个阶段的训练；将测试集输入到训练好的多分支的图像去雾模型，输出去雾后的图像。本发明能对非均匀雾图像与多降质有雾图像进行有效的去雾处理，显著提升了真实水域场景图像的清晰度及可识别度，可用于海上视频监测、无人船视觉感知。