一种基于融合Transformer的卷积神经网络的图像去雾方法

本发明涉及一种基于融合Transformer的卷积神经网络的图像去雾方法，属于计算机视觉和图像处理技术领域。

该方法包括：S1：获取合成雾天数据集RESIDE作为训练数据集，并对数据集进行预处理；S2：构建去雾网络模型：基于U‑Net的网络结构和残差模块，利用卷积模块和Transformer模块构建一个端到端的去雾网络模型；S3：将预处理后的数据集输入到构建好的去雾网络模型中，在训练过程中通过损失函数计算损失，不断迭代更新模型参数，最终得到训练好的去雾网络模型进行图像去雾。本发明能够更好的恢复图像的整体信息，可以直接进行端到端的去雾。

刘伯红，袁光斌