[发明专利]一种基于混合卷积的通道注意力机制和分层学习的神经网络图像去雾方法有效
| 申请号： | 202010319587.8 | 申请日： | 2020-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN111539887B | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 张笑钦;王涛;王金鑫;赵丽 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中北知识产权代理有限公司 11253 | 代理人： | 陈孝政 |
| 地址： | 325000 浙江省温州市瓯海经济*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合卷积的通道注意力机制和分层学习的神经网络图像去雾方法，包括以下步骤：构建图像去雾模型；获取有雾图像数据，利用上述多尺度分层提取器分阶段提取雾图六种不同尺度和不同深度的特征图；基于混合卷积和注意力机制构建混合卷积通道注意力模块，该混合卷积通道注意力模块将上述六种特征图融合后的特征进行处理，让去雾模型关注有效的特征进行特征去雾；将上述去雾后的特征通过图像重构模块将特征重构为清晰的无雾图像；计算恢复图像和其清晰图像的损失，优化该图像去雾模型。上述技术方案，对实际拍摄的雾图进行有效的去雾处理，恢复高质量的无雾图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 卷积 通道 注意力 机制 分层 学习 神经网络 图像 方法 | ||
【主权项】：
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