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本发明涉及一种端到端的图像去沙尘暴方法。该方法通过深度学习网络模型估计出无沙尘暴图像和沙尘暴图像之间的残差图，而后用沙尘暴图像加上残差图来得到最终的去沙尘暴结果；其中，深度学习网络模型包括用于提取图像特征的编码模块、用于缓解空洞卷积带来的网格伪影问题的平滑空洞残差卷积模块、用于融合不同网络层提取的图像特征的注意力融合模块、用于将残差图还原到初始分辨率以获得沙尘暴残差图的解码模块。本发明创新地提出一种专门用于图像去沙尘暴的网络架构。因此，本发明使用基于图像增强的深度学习方法作为对比算法。在一系列合
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112767258 A
(43)申请公布日 2021.05.07
(21)申请号 202011513781.6
(22)申请日 2020.12.18
(71)申请人 闽江学院
地址 35
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