一种基于图像高频信息融合的多尺度特征去雾网络及方法[发明专利]

专利名称:一种基于图像高频信息融合的多尺度特征去雾网络及方法
专利类型:发明专利
发明人:李智,张永军,徐毓杰,杨亦童,欧阳婷,杨和亮,王西禾,赵浩良
申请号:CN202111520668.5
申请日:20211213
公开号:CN114202481A
公开日:
20220318
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明提供一种基于图像高频信息融合的多尺度特征去雾网络及方法,它包含有主干网络、频率分支网络和提升模块,主干网络使用多个不同比例尺度的图像输入并特征融合,学习不同尺度的特征表达能力;频率分支网络由六个残差密集块组成,同时每一个残差密集块的输出都与主干网络最精细尺度一层的特征图特征融合,帮助频率分支网络重建高频信息;所述提升模块级联主干网络和频率分支网络的输出,得到清晰的图像。本发明应用于单幅图像去雾,通过融合雾图衍生的高频信息,并自适应学习频率信息特征的权重,达到去雾的效果。网络整体框架清晰,能够在恢复高频信息区域时,性能显著,不论在定性还是定量上的对比也展现了显著的优越性,取得了很好的效果。
申请人:贵州大学
地址:550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学西校区
国籍:CN
代理机构:深圳至诚化育知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人:刘英

本文发布于:2024-09-20 17:26:53,感谢您对本站的认可!

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