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融合多级特征的生成式对抗网络图像去雾方法

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摘要

本发明涉及一种融合多级特征的生成式对抗网络图像去雾方法。该方法基于深度学习的端到端的去雾算法，在下采样时，针对不同分辨率的有雾图像分别进行特征提取，并将提取的不同的特征图通过SE‑ResNet模块学习，更好地拟合通道间的信息，并防止因网络加深引起性能的退化。将学习后的多级特征图进行拼接，融合更多的图像特征。然后，在上采样时，将下采样融合后的特征图放入SE模块学习，来更好的分配通道权值，增强有用特征。再将学习好的特征图与上采样特征图拼接，融合更多图像信息。最后将网络学习的残差图与输入的有雾图像相加，得到最终的图像去雾结果。实验结果表明，本发明提出的图像去雾方法的去雾性能更佳。

著录项

  • 公开/公告号CN114140361A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 闽江学院;

    申请/专利号CN202111514994.5

  • 发明设计人 李佐勇;冯婷;蔡远征;郑祥盘;曾坤;

    申请日2021-12-11

  • 分类号G06T5/00(20060101);G06T5/50(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构35100 福州元创专利商标代理有限公司;

  • 代理人陈明鑫;蔡学俊

  • 地址 350108 福建省福州市闽侯县上街镇溪源宫路200号

  • 入库时间 2023-06-19 14:23:39

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-04

    公开

    发明专利申请公布

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