[发明专利]一种基于物理先验与深度学习的单幅图像去雾方法在审
| 申请号： | 202211514509.9 | 申请日： | 2022-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN115719319A | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 周昊;周恺;马小琴;陆克中 | 申请（专利权）人： | 池州学院 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/09;G06V10/40;G06V10/82 |
| 代理公司： | 重庆敏创专利代理事务所(普通合伙) 50253 | 代理人： | 陈千;黄梅 |
| 地址： | 247100 安徽省池*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种基于物理先验与深度学习的单幅图像去雾方法，分为两个阶段。在第一阶段中，利用基于两个并行分支的残差Swin Transformer进行监督训练，分别估计了透射率和清晰图像。在第二阶段，以一种自监督训练的方式对网络进行微调。第二阶段将大气散射模型和暗通道先验相结合，结合先验知识约束网络特征学习，使网络能够在物理机制下进行训练，提高网络在真实场景的去雾性能。本方法通过监督学习和自监督学习进行训练，并结合了物理先验和Transformer的优点，在物理先验的指导下学习特征，提高了网络的泛化能力，使网络对合成的雾天图像和真实世界的雾天图像都具有良好的恢复效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 物理 先验 深度 学习 单幅 图像 方法 | ||
【主权项】：
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