一种基于注意力机制的单图像去雾方法技术

本发明专利技术公开了一种基于注意力机制的单图像去雾方法，涉及图像处理技术领域。本发明专利技术是将有雾图像进行预处理；然后搭建DRC

【技术实现步骤摘要】
一种基于注意力机制的单图像去雾方法


[0001]本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于注意力机制的单图像去雾方法。

技术介绍

[0002]雾是一种常见的自然天气，雾天条件下采集到的数据图像往往会出现发灰发白，图像对比度和饱和度均有所下降，使得图像中的物体难以识别，同时还带来了视觉效果退化的问题。雾天的产生是由于空气中存在的细微浑浊颗粒和气溶胶与大气散射相互作用，进而造成了这种能见度低的现象。
[0003]雾天采集的图像由于噪声的存在，不能够直接进行应用，需要对其进行去雾处理，在工业、航天和军事领域，拥有高质量的清晰图像已经成为所有视觉工作所必须的前提，城市监控管理需要高清的图像才能识别车牌，军事侦察无人机需要高清的视频流才能进行搜寻工作，无人驾驶和自主户外机器人需要高清图像才能进行目标检测与识别，等等诸如此类的计算机视觉任务均需要高分辨率的数据图像作为基础，因此，如何在保留图像细节信息与清晰度的同时进行去雾，已经成为当下亟需解决的问题。
[0004]目前图像去雾方法主要有三种：物理模型方法、图像增强方法和基于深度学习的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制的单图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将有雾图像进行预处理，具体操作是将图像先放大，然后再裁剪成小图像；S2、搭建DRC
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DehazeNet去雾网络；S3、设计损失函数；S4、训练网络模型，具体过程为:首先初始化权重参数，并将学习率设为0.0001，将batch_size设置为4；然后训练300个epochs，结束训练；S5、测试DRC
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DehazeNet网络的有效性，通过采用图像质量评估标准对去雾后的图像进行打分，如若未达到预期指标，则返回步骤S2，重新搭建DRC
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DehazeNet去雾网络。2.根据权利要求1所述基于注意力机制的单图像去雾方法，其特征在于，步骤S1的预处理是先将图像像素尺寸放大到286
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286，再裁剪成尺寸为256
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【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏超，曹锐虎，皇金锋，王磊，胡波，
申请(专利权)人：陕西理工大学，
类型：发明
国别省市：