摘要
本公开的实施例公开了极端环境退化图像仿真生成方法及装置。该方法的一具体实施方式包括:将退化图像输入扩散自编码器得到潜在图像特征向量;生成前景先验视觉特征向量集和背景先验视觉特征向量;将前景先验视觉特征向量集和背景先验视觉特征向量输入双端原型重采样模型,得到前景视觉感知标记特征向量集和背景视觉感知标记特征向量;生成上下文解耦特征向量集;将上下文解耦特征向量集输入上下文拓扑关系协调模型后输入动态语义关系聚合模型,得到上下文语义特征向量;对上下文语义特征向量和上下文解耦特征向量集进行加权融合后进行解码处理,得到目标退化图像。该实施方式可以提高极端退化场景下的图像的质量。
技术关键词
背景先验
视觉
图像仿真生成方法
图像特征向量
语义
关系
标记
原型
卷积神经网络模型
校正
布局
文本
物体
卷积特征提取
前馈神经网络
编码器
动态
系统为您推荐了相关专利信息
分辨率
环境感知方法
计算机执行指令
智能设备
环境感知装置
文字检测识别方法
文字区域检测定位
OpenCV计算机视觉
深度学习框架
字符
动态标注方法
图像结构
边缘检测网络
语义分割网络
像素
视网膜静脉阻塞
动物模型
螺纹注射器
巴马小型猪
注射液