发明专利已授权

一种基于Transformer深度神经网络的图像去雾方法

📄 申请号：CN202110347681.9 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-03-31

公开号

CN113066028B

公开日

2022-07-22

申请人

山东师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_00

IPC 分类号

G06T5_00 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度神经网络图像处理深度学习计算机视觉神经网络图像去雾深度神经网络

应用场景

图像增强, 自动驾驶, 安防监控, 遥感图像, 摄影后期

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摘要

本发明公开了一种基于Transformer深度神经网络的图像去雾方法，主要包括以下步骤：S1、获取同一场景成对的有雾/无雾图像构建数据集；S2、构建图像去雾模型，模型由三个分支网络组成；S3、将有雾图像I(x)分别输入到图像去雾模型的三个分支网络中，分别获得透射率图像t(x)、大气光图像A(x)、无雾图像J(x)；S4、利用透射率图像t(x)、大气光图像A(x)、无雾图像J(x)，根据大气散射模型，重建输入的有雾图像I′(x)，I(x)与I′(x)构成重建损失约束整个图像去雾模型的训练。本发明基于Transformer进行图像去雾，利用Transformer固有的自注意力机制，可以更加有效地捕获全局信息，更好地提取特征。同时，本发明利用传统的先验辅助深度神经网络来达到更好的去雾效果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于动态条件卷积的视频实例分割方法及系统

当前第 / 件

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