一种基于大气散射先验扩散模型的船舶去雾方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于大气散射先验扩散模型的船舶去雾方法，其特征在于，包括：S1、获取训练集，所述训练集分为多组，每组中包括一张清晰船舶图片和对应的一张水雾船舶图片；将所述训练集中全部水雾船舶图片通过训练好的目标Unet模型进行预测，得到所有目标清晰图片、所有目标透射率图片和所有目标纯噪音图片；S2、将训练集中的每个清晰船舶图片进行多步扩散加噪音得到每个清晰船舶图片对应的多个扩散噪音图片，并保存每个清晰船舶图片加载的多个噪音值；S3、从当前个清晰船舶图片中的所有扩散噪音图片中随机抽取一张，与对应的当前个水雾船舶图片生成的当前个目标清晰图片、当前个目标透射率图片输入到构建好的去噪Unet模型中进行训练，得到当前个预测噪音值；根据随机抽取的一张扩散噪音图片对应加载的噪音值与当前个预测噪音值计算得到当前迭代损失值；根据所述当前迭代损失值更新所述去噪Unet模型；重复S2~S3，直至将训练集中的所有清晰船舶图片训练完并进行多轮训练后，得到目标去噪Unet模型；S4、将当前个水雾船舶图片与对应的当前个目标清晰图片、当前个目标透射率图片输入到所述目标去噪Unet模型中进行反向推理去雾，得到当前个复原清晰船舶图片；重复S4，直至将所有水雾船舶图片训练完，得到所有的复原清晰船舶图片。