公开(公告)号：CN118781018B

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411239305.8

申请日：2024-09-05

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 张怡龙 ,  吴宏达 ,  孙昊浩 ,  王海霞 ,  陈朋 ,  梁荣华

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的红外图像辅助图像去雾方法，包括获取待去雾的有雾图像和对应的红外图像。在图像去雾模型中引入红外图像进行辅助去雾，使得在极端条件下也能表现出很好的去雾效果，同时在图像去雾模型中将红外图像作为雾霾密度相关的先验信息，引入了Transformer模块与改进的CNN网络结合提取特征，Transformer可以提取包含烟雾密度的全局特征信息，与CNN网络提取的局部特征信息互补，提高去雾性能；图像去雾模型的注意力模块中设计通道注意力和空间注意力，通道注意力帮助模型更好地关注图像中的重要特征通道，从而提高模型的准确性，空间注意力帮助模型更好地关注图像中的重要区域，进而提高去雾性能。

公开(公告)号：CN118781018A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202411239305.8

申请日：2024-09-05

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 张怡龙 ,  吴宏达 ,  孙昊浩 ,  王海霞 ,  陈朋 ,  梁荣华

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的红外图像辅助图像去雾方法，包括获取待去雾的有雾图像和对应的红外图像。在图像去雾模型中引入红外图像进行辅助去雾，使得在极端条件下也能表现出很好的去雾效果，同时在图像去雾模型中将红外图像作为雾霾密度相关的先验信息，引入了Transformer模块与改进的CNN网络结合提取特征，Transformer可以提取包含烟雾密度的全局特征信息，与CNN网络提取的局部特征信息互补，提高去雾性能；图像去雾模型的注意力模块中设计通道注意力和空间注意力，通道注意力帮助模型更好地关注图像中的重要特征通道，从而提高模型的准确性，空间注意力帮助模型更好地关注图像中的重要区域，进而提高去雾性能。