摘要
本发明属于计算机视觉和图像处理技术领域,具体涉及一种基于扩散模型的遥感图像去雾方法,采用双阶段去雾网络框架,包括第一阶段的多尺度特征选择融合网络和第二阶段的感知解码残差扩散模型;多尺度特征选择融合网络对输入图像处理生成预测图像实现粗略的去雾效果,第一阶段的多尺度特征选择融合网络基于U‑net架构,并融合了多尺度特征提取模块和选择融合模块;多尺度特征提取模块用于提取不同尺度的特征,选择融合模块随后对这些特征进行选择性加权和融合;第二阶段,预处理后的图像随后被用作带感知解码的残差扩散模型的条件输入,其中感知解码器通过进一步解耦条件来优化残差估计,本发明提升生成质量,有效增强了去雾性能。