公开(公告)号：CN115082353A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210845156.4

申请日：2022-07-19

Applicant: 西南大学

Inventor： 胡小方 ,  张文豪 ,  何鹏 ,  周跃

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06V10/46 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及图像复原技术领域，具体公开了一种基于多流聚合双注意力稠密连接网络的图像复原方法，使用同一种网络模型同时处理图像去雨、图像去雾、低照度增强三个任务。首先，为了充分提取图像上下文信息，本方法设计了多流细节上下文聚合模块，利用不同等级的感受野提取多级结构化、互补化的高阶抽象特征。然后，为了增强信息流在深层网络中的传递，同时缓解梯度消失问题，本方法引入了稠密连接模块，实现多级特征信息跨模块的融合及复用。接着，由极化自注意力模块及监督校准模块组成的双注意力模块依次从通道维度、空间维度中对关键特征进行深入调整。其效果是，在图像去雨、图像去雾、低照度图像复原任务中表现出了具有竞争力的结果。

公开(公告)号：CN115082353B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202210845156.4

申请日：2022-07-19

Applicant: 西南大学

Inventor： 胡小方 ,  张文豪 ,  何鹏 ,  周跃

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T5/77 ,  G06T5/90 ,  G06V10/46 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及图像复原技术领域，具体公开了一种基于多流聚合双注意力稠密连接网络的图像复原方法，使用同一种网络模型同时处理图像去雨、图像去雾、低照度增强三个任务。首先，为了充分提取图像上下文信息，本方法设计了多流细节上下文聚合模块，利用不同等级的感受野提取多级结构化、互补化的高阶抽象特征。然后，为了增强信息流在深层网络中的传递，同时缓解梯度消失问题，本方法引入了稠密连接模块，实现多级特征信息跨模块的融合及复用。接着，由极化自注意力模块及监督校准模块组成的双注意力模块依次从通道维度、空间维度中对关键特征进行深入调整。其效果是，在图像去雨、图像去雾、低照度图像复原任务中表现出了具有竞争力的结果。