公开(公告)号：CN116579951A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310663735.1

申请日：2023-06-05

Applicant: 海南大学

Inventor： 郝秋实 ,  丁洁 ,  任佳 ,  陈敏 ,  崔亚妮 ,  张育 ,  易家傅 ,  陈姿羽

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种浅层特征与深层特征融合的图像去雾网络及方法，相比现有去雾方法具有较强的边缘轮廓信息恢复能力和较高的学习精度。所述网络包括全局特征提取模块、多尺度卷积模块和深层融合模块。所述全局特征提取模块用于提取表述边缘轮廓信息的浅层特征，包括四个依次相连的卷积层和池化层；所述多尺度卷积模块用于提取多尺度的图像特征，包括三个并联的卷积层、一个通道叠加单元和另外一个卷积层；所述深层融合模块用于完成浅层特征与深层特征的融合，包括三个卷积层、两个上采样层和两个通道叠加单元，所述全局特征提取模块中各卷积层的输出与此部分相连。