[发明专利]图像去雾方法和装置

权利要求书

1.一种图像去雾方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像，所述待处理图像为有雾图像；

通过预构建的图像去雾网络，获得所述待处理图像对应的清晰图像，所述清晰图像为无雾图像；其中，所述预构建的图像去雾网络用于获取所述待处理图像的多个深度的第一特征信息和多个尺度的第二特征信息，基于所述多个深度的第一特征信息和所述多个尺度的第二特征信息，获得所述待处理图像的特征图像，并基于所述特征图像获得与所述待处理图像对应的清晰图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预构建的图像去雾网络至少包括密集连接子网络和多尺度子网络，所述密集连接子网络用于获取所述待处理图像的多个深度的第一特征信息；所述多尺度子网络用于获取所述待处理图像的多个尺度的第二特征信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述密集连接子网络用于获取所述待处理图像的多个深度的第一特征信息包括：将所述待处理图像输入所述密集连接子网络进行多个深度的卷积操作，获得所述待处理图像的第一特征图；

所述多尺度子网络用于获取所述待处理图像的多个尺度的第二特征信息包括：将所述第一特征图输入所述多尺度子网络进行多尺度的下采样操作，获得多个第二特征图，所述多个第二特征图的尺寸各不相同。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述第一特征图输入所述多尺度子网络进行多尺度的下采样操作，获得多个第二特征图包括：

将所述第一特征图输入所述多尺度子网络，获得多个中间特征图；所述多个中间特征图的尺寸各不相同；

对所述多个中间特征图进行卷积降维操作，获得多个第二特征图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预构建的图像去雾网络还包括卷积激活子网络；

所述图像去雾网络基于所述多个深度的第一特征信息和所述多个尺度的第二特征信息，获得所述待处理图像的特征图像包括：

将所述多个第二特征图进行上采样操作，获得第三特征图；所述第三特征图的尺寸与所述第一特征图的尺寸相同；

将所述第三特征图和所述第一特征图输入所述卷积激活子网络，获得所述特征图像。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预构建的图像去雾网络还包括重组子网络；

所述预构建的图像去雾网络基于所述特征图像，获得与所述待处理图像对应的清晰图像包括：

将所述特征图像和所述待处理图像输入所述重组子网络，获得所述待处理图像对应的清晰图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述重组子网络根据如下公式获得所述待处理图像对应的清晰图像：

J(x)＝(I(x)-V(x))/(1-V(x))

其中，J(x)表示所述清晰图像，I(x)表示所述待处理图像，V(x)表示所述特征图像，x表示像素点坐标。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述密集连接子网络包括N个卷积层，所述N个卷积层的卷积核互不相同，所述N个卷积层构成级联结构，其中，N为大于或等于3的整数。

9.一种图像去雾装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待处理图像，所述待处理图像为有雾图像；

去雾模块，用于通过预构建的图像去雾网络，获得所述待处理图像对应的清晰图像，所述清晰图像为无雾图像；其中，所述预构建的图像去雾网络用于获取所述待处理图像的多个深度的第一特征信息和多个尺度的第二特征信息，基于所述多个深度的第一特征信息和所述多个尺度的第二特征信息，获得所述待处理图像的特征图像，并基于所述特征图像获得与所述待处理图像对应的清晰图像。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的方法。

11.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。