基于无监督权重深度模型的偏振图像去雾方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于无监督权重深度模型的偏振图像去雾方法及装置，涉及图像去雾处理领域，以解纠缠的表示学习思想为起点，根据stokes理论，直接解算光波的偏振信息，将第一图像与第二图像直接输入无监督权重深度模型，依次经过编码层、融合层和解码层，输出得到去雾后的偏振图像，在模型训练方法上，通过在权重测量层内设计两个权重，从而考虑了不同模态信息的保留方式，将两个权重计入损失函数中对无监督权重深度模型进行训练，最终实现远距离场景去雾。采用分焦平面型偏振成像系统采集不同雾霾条件下的偏振图像，通过无监督权重深度模型进行偏振去雾处理，以解决目前图像去雾时对远距离场景去雾效果不佳的问题。