发明专利已授权

一种基于混合卷积的通道注意力机制和分层学习的神经网络图像去雾方法

📄 申请号：CN202010319587.8 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-04-21

申请人

温州大学

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_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像去雾图像去雾卷积神经网络注意力机制

应用场景

智能交通, 安防监控, 自动驾驶, 遥感图像处理, 摄影图像增强

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摘要

本发明公开了一种基于混合卷积的通道注意力机制和分层学习的神经网络图像去雾方法，包括以下步骤：构建图像去雾模型；获取有雾图像数据，利用上述多尺度分层提取器分阶段提取雾图六种不同尺度和不同深度的特征图；基于混合卷积和注意力机制构建混合卷积通道注意力模块，该混合卷积通道注意力模块将上述六种特征图融合后的特征进行处理，让去雾模型关注有效的特征进行特征去雾；将上述去雾后的特征通过图像重构模块将特征重构为清晰的无雾图像；计算恢复图像和其清晰图像的损失，优化该图像去雾模型。上述技术方案，对实际拍摄的雾图进行有效的去雾处理，恢复高质量的无雾图像。

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

一种基于时空金字塔网络和对抗自然先验的视频去模糊方法

当前第 / 件

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