摘要
本发明公开了基于多模态状态空间模型的坏天气图像复原方法,属于计算机视觉技术领域。针对现有的统一坏天气图像复原方法在全局感受野和计算效率方面存在局限性的问题,本发明通过设计并行的多模态编码器和适配器生成包含退化语义的全面提示,实现了多种坏天气图像的统一复原。通过双注意力机制的状态空间模块和局部上下文感知模块的并行连接,实现了全局长程依赖和局部详细特征的同时捕捉。实验表明,该方法泛化能力强,处理速度快,计算复杂度较低,在多个坏天气图像移除任务上均能表现出良好的适应能力。
技术关键词
空间模块
图像复原方法
状态空间模型
文本编码器
图像编码器
上下文特征
多尺度
分支
门控结构
多模态特征
解码器
注意力
网络
多模态信息融合
局部细节特征
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变形服装
扩散系统
交叉注意力机制
多尺度特征融合
图像解码单元
软测量方法
搜索优化算法
生成对抗网络
滤波器
状态空间模型
直流微电网系统
换流器
观测器
状态空间模型
敏感度矩阵
文本生成图像方法
跨模态融合特征
文本编码器
计算机可读指令
注意力