| 专利号 | 2021103476819 | 申请日 | 2021-03-31 | 专利名称 | 一种基于Transformer深度神经网络的图像去雾方法 |
| 授权日 | 2022-07-22 | 专利权人 | 山东师范大学 | 发明人 | 孙建德;李燕;李静;程德 |
| 主分类号 | G06T5/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 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。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 数字创意产业 数字文化创意活动 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
