基于红色通道引导的图像去雾方法和系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114119403A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111394646.9(22)申请日2021.11.23(71)申请人北京拙河科技有限公司地址100089北京市海淀区王庄路1号院清华同方科技大厦D座25层2501-1号(72)发明人袁潮温建伟岳焕景李宇娇杨敬钰(74)专利代理机构北京细软智谷知识产权代理有限责任公司11471代理人涂凤琴(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T7/90(2017.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书3页说明书11页附图1页(54)发明名称基于红色通道引导的图像去雾方法和系统(57)摘要本发明涉及一种基于红色通道引导的图像去雾方法和系统，该方法包括：构建样本数据集；构建去雾模型；去雾模型包括红色通道引导模块和主体模块；红色通道引导模块用于获取待处理RGB雾图的R通道图，并提取所述R通道图的图像特征，并将图像特征发送给主体模块；主体模块用于根据图像特征对待处理RGB雾图进行去雾操作；采用所述样本数据集训练所述去雾模型，得到训练后的去雾模型；通过训练后的去雾模型对实拍雾图进行去雾。本发明通过红色通道引导模块引导主体模块进行图像去雾，能够保留更多的图片细节信息，使得本发明去雾效果更好。CN114119403ACN114119403A权利要求书1/3页1.一种基于红色通道引导的图像去雾方法，其特征在于，包括：构建样本数据集；构建去雾模型；所述去雾模型包括红色通道引导模块和主体模块；所述红色通道引导模块用于获取待处理RGB雾图的R通道图，并提取所述R通道图的图像特征，并将所述图像特征发送给所述主体模块；所述主体模块用于根据所述图像特征对所述待处理RGB雾图进行去雾操作；采用所述样本数据集训练所述去雾模型，得到训练后的去雾模型；通过所述训练后的去雾模型对实拍雾图进行去雾。2.根据权利要求1所述的基于红色通道引导的图像去雾方法，其特征在于，所述红色通道引导模块包括1个第一输入层、1个尺度变换卷积层、4个空洞卷积层、2个卷积层、1个连接层和1个归一化层；各层的连接方式为：第一输入层→尺度变换卷积层→空洞卷积层1→空洞卷积层2→空洞卷积层3→空洞卷积层4→连接层→卷积层1→卷积层2→归一化层；所述第一输入层获取所述R通道图后，提取所述R通道图中的第一子特征图，并将所述第一子特征图发送给所述尺度变换卷积层；所述尺度变换卷积层对所述第一子特征图进行尺度变换处理，得到不同尺度下的第一子特征图，并将所述不同尺度下的第一子特征图发送给所述空洞卷积层；所述空洞卷积层根据所述不同尺度下的第一子特征图得到不同感受视野下的第二子特征图；所述第二子特征图用于支持所述主体模块对所述待处理RGB雾图进行去雾操作。3.根据权利要求2所述的基于红色通道引导的图像去雾方法，其特征在于，所述尺度变换卷积层包括上采样层和下采样层；所述上采样层用于放大所述第一子特征图的尺度；所述下采样层用于缩小所述第一子特征图的尺度。4.根据权利要求1所述的基于红色通道引导的图像去雾方法，其特征在于，所述主体模块包括：子编码模块、子解码模块和特征重建模块；所述特征重建模块分别与所述子编码模块和所述子解码模块连接；所述子编码模块用于提取所述待处理RGB雾图中的图像特征，并将提取出的所述待处理RGB雾图中的图像特征发送给所述特征重建模块；所述特征重建模块用于整合所述子编码模块输出的所述待处理RGB雾图中的图像特征，并将整合后的所述待处理RGB雾图中的图像特征发送给所述子解码模块；所述解码模块用于将所述整合后的所述待处理RGB雾图中的图像特征进行图像重建，得到目标去雾图。5.根据权利要求4所述的基于红色通道引导的图像去雾方法，其特征在于，所述子编码模块包括：第一引导应用单元、第一多尺度密集融合单元和编码器；各组成部分的连接方式为：第二输入层→第一引导应用单元→第一多尺度密集融合单元→编码器；所述第二输入层用于获取所述待处理RGB雾图后，提取所述待处理RGB雾图的第三子特征图，并将所述第三子特征图发送给所述第一引导应用单元；所述第一引导应用单元用于获取所述R通道图的图像特征，并用于将获取到的所述R通2CN114119403A权利要求书2/3页道图的图像特征发送至所述子编码模块的预设位置处，以使所述子编码模块根据所述R通道图的图像特征处理所述待处理RGB雾图；所述第一多尺度密集融合单元用于将接收到的所述子编码模块的各组成单元发送的特征图与当前特征图进行融合，得到融合后的特征图，并将融合后的特征图发送给所述编码器；所述编码器用于变换所述融合后的特征图的尺度，以及用于提取所述融合后的特征图中的特征。6.