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一种基于Transformer的稠密图像恢复方法
申请人信息
- 申请人:西南科技大学
- 申请人地址:621000 四川省绵阳市涪城区青龙大道中段59号
- 发明人: 西南科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于Transformer的稠密图像恢复方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311751022.7 |
| 申请日 | 2023/12/19 |
| 公告号 | CN117745587A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G06T5/77 |
| 权利人 | 西南科技大学 |
| 发明人 | 付贵; 楚红雨; 黄一; 涂晓光 |
| 地址 | 四川省绵阳市涪城区青龙大道中段59号 |
摘要文本
西南科技大学取得“一种透气窗帘布”专利技术，本发明涉及图像增强技术领域，具体涉及一种基于Transformer的稠密图像恢复方法，本发明整个网络架构基于改进的Transformer网络，构建了一个具有长短连接组合的密集网络。在保留Transformer网络的自注意机制的同时，实现了浅层和深层特征的重复融合和利用，从而将低光图像恢复为高质量的正常光图像。此外，设计了一种空域和频域结合的损失函数，考虑了像素级和频率域损失，有效约束了图像恢复过程，避免了频谱偏差。最后，设计了一个多尺度混合门前馈网络，取代Transformer中的传统前馈网络，促进了特征选择和前向传播。在各种典型图像增强数据集上的实验证明，本发明的方法在定性和定量评估中均优于当前最先进的网络。
专利主权项内容
1.一种基于Transformer的稠密图像恢复方法，其特征在于，首先，提出基于改进Transformer架构的密集光照增强网络，所述密集光照增强网络包括编码器、解码器和嵌套网络；随着编码器网络深度的增加，特征通道增加而特征大小减小，而解码器呈相反趋势；所述嵌套网络由多组Transformer块组成，所述Transformer块与相邻块具有相同的结构，允许网络层之间进行短程特征连接和长程特征连接；实现多级特征的全面有效融合，并编码了重建增强图像所需的丰富语义信息；然后，提出了联合损失函数，其中包括空间域损失函数和频率域损失函数。 （更多数据，详见马克数据网）