[發(fā)明專利]圖像去霧模型訓(xùn)練方法、去霧處理方法、裝置及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110299584.7
• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號: CN112801919B
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 項蕾;李帥
• 申請（專利權(quán)）人: 恒生電子股份有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 曹瑞敏

1.一種圖像去霧模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：

對樣本低分辨率有霧圖像進行去霧處理，得到低分辨率無霧特征；

對所述樣本低分辨率有霧圖像進行特征提取，得到基礎(chǔ)特征；

對所述低分辨率無霧特征和所述基礎(chǔ)特征進行重建處理，得到所述樣本低分辨率有霧圖像對應(yīng)的高分辨率無霧圖像；

根據(jù)所述樣本低分辨率有霧圖像對應(yīng)的樣本低分辨率無霧圖像和所述高分辨率無霧圖像，對所述圖像去霧模型進行參數(shù)訓(xùn)練；

所述對樣本低分辨率有霧圖像進行去霧處理，得到低分辨率無霧特征，包括：

對所述樣本低分辨率有霧圖像進行編碼處理，得到第一像素尺度的編碼特征；

對所述第一像素尺度的編碼特征進行編碼處理，得到第二像素尺度的編碼特征；

對所述第二像素尺度的編碼特征進行解碼處理，得到所述第二像素尺度的解碼特征；

對所述第二像素尺度的解碼特征和所述第一像素尺度的編碼特征進行解碼處理，得到所述第一像素尺度的解碼特征；

對所述第一像素尺度的解碼特征和所述樣本低分辨率有霧圖像進行像素相加，得到所述低分辨率無霧特征。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述第二像素尺度的編碼特征進行解碼處理，得到所述第二像素尺度的解碼特征之前，所述方法還包括：

采用多個連續(xù)記憶殘差塊，依次對所述第二像素尺度的編碼特征進行處理；

所述對所述第二像素尺度的特征進行解碼處理，得到所述第二像素尺度的解碼特征，包括：

對所述多個連續(xù)記憶殘差塊中最后一個連續(xù)記憶殘差塊處理后的編碼特征進行解碼處理，得到所述第二像素尺度的解碼特征。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述低分辨率無霧特征和所述基礎(chǔ)特征進行重建處理，得到所述樣本低分辨率有霧圖像對應(yīng)的高分辨率無霧圖像之前，所述方法還包括：

對所述低分辨率無霧特征、所述樣本低分辨率有霧圖像以及所述基礎(chǔ)特征進行融合處理，得到像素權(quán)重；

根據(jù)所述像素權(quán)重，對所述低分辨率無霧特征進行加權(quán)運算，得到加權(quán)低分辨率無霧特征；

對所述加權(quán)低分辨率無霧特征和所述基礎(chǔ)特征進行像素相加，得到混合特征；

所述對所述低分辨率無霧特征和所述基礎(chǔ)特征進行重建處理，得到所述樣本低分辨率有霧圖像對應(yīng)的高分辨率無霧圖像，包括：

對所述混合特征進行重建處理，得到所述高分辨率無霧圖像。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述低分辨率無霧特征和所述基礎(chǔ)特征進行重建處理，得到所述樣本低分辨率有霧圖像對應(yīng)的高分辨率無霧圖像，包括：

對所述低分辨率無霧特征和所述基礎(chǔ)特征進行處理，得到放大預(yù)設(shè)倍數(shù)的高分辨率無霧特征；

對放大所述預(yù)設(shè)倍數(shù)的高分辨率無霧特征進行處理，得到放大所述預(yù)設(shè)倍數(shù)的高分辨率無霧圖像。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將放大所述預(yù)設(shè)倍數(shù)的高分辨率無霧特征進行去霧處理，得到放大所述預(yù)設(shè)倍數(shù)的目標高分辨率無霧特征；

對放大所述預(yù)設(shè)倍數(shù)的目標高分辨率無霧特征進行特征提取，得到放大所述預(yù)設(shè)倍數(shù)的基礎(chǔ)特征；

對放大所述預(yù)設(shè)倍數(shù)的目標高分辨率無霧特征和放大所述預(yù)設(shè)倍數(shù)的基礎(chǔ)特征進行重建處理，得到再次放大所述預(yù)設(shè)倍數(shù)后的高分辨率無霧圖像。

6.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

對所述低分辨率無霧特征進行處理，得到低分辨率無霧圖像；

所述根據(jù)所述樣本低分辨率有霧圖像對應(yīng)的樣本低分辨率無霧圖像和所述高分辨率無霧圖像，對所述圖像去霧模型進行參數(shù)訓(xùn)練，包括：

根據(jù)所述低分辨率無霧圖像、所述樣本低分辨率無霧圖像、所述高分辨率無霧圖像，以及所述樣本低分辨率無霧圖像對應(yīng)的目標樣本低分辨率無霧圖像，采用預(yù)設(shè)的激活函數(shù)，計算損失函數(shù)值；所述目標樣本低分辨率無霧圖像的分辨率高于樣本低分辨率無霧圖像的分辨率；

對所述圖像去霧模型的參數(shù)進行調(diào)整，直至所述損失函數(shù)值收斂。