公开(公告)号：CN119444616A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411341833.4

申请日：2024-09-25

Applicant: 武汉科技大学

Inventor： 张玲 ,  白文旭

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/77 ,  G06T5/50 ,  G06T5/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提出了一种基于扩散模型和雾浓度感知的网络用于图像去雾方法。本发明提出的图像去雾模型能够处理高密度雾霾和复杂环境的图像，该模型包括了一个前向扩散过程和一个反向扩散过程。具体而言，在反向扩散过程中，模型引入了一个浓度感知去雾网络，该网络逐步从雾霾图像中恢复清晰的无雾图像。为提升网络性能，本发明设计了一个跨特征密度提取模块，用于提取图像的雾霾密度，并设计了一个密度引导的特征融合模块，以学习有效的上下文特征。此外，在测试采样过程中，提出的模型引入了一种间接采样策略，不仅抑制了误差的积累，还确保了结果的稳定性。大量的基准测试实验验证了所提方法的优越性能。