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本发明公开了一种融合物理模型和深度学习的水下偏振图像去散射方法，包括构建浑浊水下的偏振图像数据集；进行原始偏振图像数据预处理；结合水下偏振成像模型构建特征提取的核心网络，得到输出的偏振调制参量和水下成像偏振去散射校正模型；并基于该偏振调制参量和水下成像偏振去散射校正模型计算得到复原的清晰图像；使用偏振感知损失函数对网络进行优化，利用预测图像与清晰偏振图像的深层特征更好地进行图像复原。本发明将水下偏振成像的物理模型融入深度神经网络中，通过物理模型更好地约束神经网络的训练，实现训练过程与物理规律的统
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114758030 A
(43)申请公布日 2022.07.15
(21)申请号 202210467967.5
(22)申请日 2022.04.29
(71)申请人 天津大学
地址 300072 天津
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