[发明专利]多尺度自校准气动光学效应湍流退化图像复原方法及系统

权利要求书

1.一种多尺度自校准气动光学效应湍流退化图像复原方法，其特征在于,包括以下步骤：

S1、提取原始气动光学效应湍流退化图像的特征图，特征图大小为C×H×W，其中通道维数为C，H、W分别为湍流退化图像的高、宽；

S2、通过预先构建的自校准网络对特征图进行校准，具体沿着通道维度将特征图分离为两个子特征图，每个子特征图的通道数为C/2，提取其中一个子特征图的高、低分辨率空间特征，并进行加权融合，得到校准空间特征；提取另一个子特征图的原始分辨率空间特征；将原始分辨率空间特征与校准空间特征进行融合，得到针对湍流退化图像局部模糊区域校准的局部融合特征图；

S3、对原始气动光学效应湍流退化图像的特征图进行多尺度卷积恢复，得到针对全局区域的全局恢复特征图；

S4、将局部融合特征图和全局恢复特征图合并，并通过卷积对合并后的特征图进行图像复原。

2.根据权利要求1所述的多尺度自校准气动光学效应湍流退化图像复原方法，其特征在于，步骤S2中，将局部融合特征图作为输入，重复m次融合操作，将m个融合特征图进行级联，作为最终的局部融合特征图，其中m为自然数。

3.根据权利要求1所述的多尺度自校准气动光学效应湍流退化图像复原方法，其特征在于，步骤S2中对高、低分辨率空间特征使用sigmoid函数进行加权融合，得到校准空间特征。

4.根据权利要求1所述的多尺度自校准气动光学效应湍流退化图像复原方法，其特征在于，步骤S2中具体采用卷积层提取湍流退化图像的特征图。

5.根据权利要求1所述的多尺度自校准气动光学效应湍流退化图像复原方法，其特征在于，步骤S3中，具体利用一多通道滤波器，不同通道中卷积核的空洞率不同，从而形成多尺度卷积，该多通道滤波器的通道数等于特征图的通道维数C；

利用多尺度卷积将原始气动光学效应湍流退化图像的特征图感受野扩大，经过多尺度卷积后输出的全局区域恢复后的特征图。

6.一种基于多尺度自校准网络的气动光学效应湍流退化图像复原系统，其特征在于，包括：

特征图像提取模块，用于提取原始气动光学效应湍流退化图像的特征图，特征图大小为C×H×W，其中通道维数为C，H、W分别为湍流退化图像的高、宽；

局部模糊区域校准模块，用于通过预先构建的自校准网络对特征图进行校准，具体沿着通道维度将特征图分离为两个子特征图，每个子特征图的通道数为C/2，提取其中一个子特征图的高、低分辨率空间特征，并进行加权融合，得到校准空间特征；提取另一个子特征图的原始分辨率空间特征；将原始分辨率空间特征与校准空间特征进行融合，得到针对湍流退化图像局部模糊区域校准的局部融合特征图；

全局区域恢复模块，用于对原始气动光学效应湍流退化图像的特征图进行多尺度卷积恢复，得到针对全局区域的全局恢复特征图；

图像复原模块，用于将局部融合特征图和全局恢复特征图合并，并通过卷积对合并后的特征图进行图像复原。

7.根据权利要求6所述的基于多尺度自校准网络的气动光学效应湍流退化图像复原系统，其特征在于，局部模糊区域校准模块还用于具体将融合特征图作为输入，重复m次融合操作，将m个融合特征图进行级联，作为终的融合特征图，其中m为自然数。

8.根据权利要求6所述的基于多尺度自校准网络的气动光学效应湍流退化图像复原系统，其特征在于，局部模糊区域校准模块具体对高、低分辨率空间特征使用sigmoid函数进行加权融合，得到校准空间特征。