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公开（公告）号CN119107245B | 申请号CN202411206302.4 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人重庆科技大学 |
分类号G06T5/70(2024.01), G06T5/77(2024.01), G06T5/60(2024.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/08(2023.01) | 申请日2024-08-30 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601520573100003 | 源数据页码2248 |
专利语言zh | ||
本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种多类别退化图像的恢复方法及系统，其构建并训练了多类别退化图像恢复网络，该网络首先将受损图像分解为反射层R、光效应层G和阴影层L，使网络能够针对图像的不同物理特性进行特定的处理；再对每层特征添加层级嵌入，以感知每层的不同特性；利用多头反向注意力网络(CSMTAN)从不同图像层提取关键信息；利用门控反卷积网络(GCSADN)进一步精细化处理这些特征；随后，通过扩散模型模拟图像退化和恢复过程，有效地恢复图像原始质感和细节；最后进行解码操作得到输出图像。本发明能够同时处理低光增强、去噪、去雨、去雾和去模糊等多种图像恢复任务，从而提高图像质量。
附图 1