[发明专利]一种基于全局特征融合注意力网络的图像去雾方法与系统在审
| 申请号： | 202110576365.9 | 申请日： | 2021-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN113344806A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 苏卓;刘芮致;周凡 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全局特征融合注意力网络的图像去雾方法。包括：首先，输入有雾图像，利用特征融合注意力网络提取图像特征，将各个群架构提取的特征输入层次注意力模块处理，生成无雾的图像；其次，以有雾图和无雾图作为训练集，用损失函数计算真实无雾图像和生成的无雾图像损失，更新网络模型中的参数，得到训练完毕的模型；最后，输入要进行去雾的有雾图像，训练好的模型计算输出无雾图像。本发明还公开了基于全局特征融合注意力网络的图像去雾系统、计算机设备及计算机可读存储介质。本发明探讨了特征注意力模块与层次注意力模块融合的方法，提出了全局特征融合注意力模块，专注于训练图像的重要信息，从而恢复有雾图像更多的纹理细节。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 全局 特征 融合 注意力 网络 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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