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公开(公告)号:CN114897732A
公开(公告)日:2022-08-12
申请号:CN202210543770.5
申请日:2022-05-19
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了基于物理模型与特征稠密关联的单图像去雾方法及装置,方法包括:采用预先设立的编码器提取有雾图像的特征,将编码器输出特征分为浅层特征与深层特征;对深层特征进行处理,在深层特征中构建全局范围内的稠密关联关系,利用全局信息对局部特征进行增强;对浅层特征通过相邻小尺度的特征图计算出联合参数,基于联合参数和预先设立的大气散射模型实现浅层特征映射,得到清晰的浅层纹理特征;对增强后的深层特征与浅层纹理特征进行融合,将融合后特征输入预先设立的解码器,得到去雾后的清晰图像。本发明构建了不同局部特征的稠密关联关系,能够有效地提升复杂场景的表现,避免伪影的产生,生成更加真实的清晰图像。
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公开(公告)号:CN114897732B
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202210543770.5
申请日:2022-05-19
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T5/00 , G06T5/10 , G06T7/40 , G06T5/73 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/094 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于物理模型与特征稠密关联的单图像去雾方法及装置,方法包括:采用预先设立的编码器提取有雾图像的特征,将编码器输出特征分为浅层特征与深层特征;对深层特征进行处理,在深层特征中构建全局范围内的稠密关联关系,利用全局信息对局部特征进行增强;对浅层特征通过相邻小尺度的特征图计算出联合参数,基于联合参数和预先设立的大气散射模型实现浅层特征映射,得到清晰的浅层纹理特征;对增强后的深层特征与浅层纹理特征进行融合,将融合后特征输入预先设立的解码器,得到去雾后的清晰图像。本发明构建了不同局部特征的稠密关联关系,能够有效地提升复杂场景的表现,避免伪影的产生,生成更加真实的清晰图像。
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公开(公告)号:CN116402697A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310042779.2
申请日:2023-01-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像先验与全局块聚合的单图像去雾方法及装置,方法包括:采用预先设立的多个特征去雾器把有雾图像转换为多个尺度的增强去雾特征;一个特征去雾器包含两个平行分支,在分支一中,根据图像自相似性聚合全局的清晰特征得到全局去雾特征;在分支二中,特征提取为全局去雾特征提供更多局部特征;将两个分支输出的特征进行融合后得到一个尺度的增强去雾特征,融合过程中是全局去雾特征和局部细节特征进行逐元素相加;最后将多个尺度的增强去雾特征输入到无雾图像解码器恢复得到去雾后的清晰图像。本发明能够有效地提升在复杂场景的去雾表现。特别地,在减少视觉伪影的产生的同时更准确复原图像细节,生成更加真实的清晰图像。
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