公开(公告)号：CN119540100A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202510093625.5

申请日：2025-01-21

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 华夏 ,  项国梁 ,  舒婷 ,  元海文 ,  吴锦梦 ,  洪汉玉

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/60 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明提供了一种基于动态分解及融合的图像复原方法及系统，通过按退化模式分解具有混杂特征的待恢复图像，提取数量与退化模式的类型数相同的退化特征；分别处理每个退化特征，得到与每个退化模式相应的恢复特征；动态融合恢复特征，得到与待恢复图像相同尺寸的清晰的恢复图像，实现了对复杂混杂图像进行高质量恢复的功能。本发明在多个尺度下对恢复特征图进行分解、处理和融合，得到融合多个尺度恢复特征的恢复特征图，提高了混杂图像恢复的视觉效果。本发明基于方法形成的相应模型构建对称的U型网络，并构建与退化模式对应的处理子模块，很好地应对了真实环境下复杂多样的退化图像，为图像复原领域提供了一种高效、可靠的解决方案。

公开(公告)号：CN119540100B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202510093625.5

申请日：2025-01-21

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 华夏 ,  项国梁 ,  舒婷 ,  元海文 ,  吴锦梦 ,  洪汉玉

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/60 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明提供了一种基于动态分解及融合的图像复原方法及系统，通过按退化模式分解具有混杂特征的待恢复图像，提取数量与退化模式的类型数相同的退化特征；分别处理每个退化特征，得到与每个退化模式相应的恢复特征；动态融合恢复特征，得到与待恢复图像相同尺寸的清晰的恢复图像，实现了对复杂混杂图像进行高质量恢复的功能。本发明在多个尺度下对恢复特征图进行分解、处理和融合，得到融合多个尺度恢复特征的恢复特征图，提高了混杂图像恢复的视觉效果。本发明基于方法形成的相应模型构建对称的U型网络，并构建与退化模式对应的处理子模块，很好地应对了真实环境下复杂多样的退化图像，为图像复原领域提供了一种高效、可靠的解决方案。