摘要
本发明公开的一种大型多模态模型引导的自适应图像雾气去除方法，属于视觉信息处理技术领域，适用于雾天场景图像处理方面。本发明实现方法为：1、用预训练的大型多模态模型获得退化先验；2、雾气图像与退化先验输入至MoE‑SSM模型中进行训练，用于动态调整模型参数，进而进行动态感知去雾；3、利用浅层特征Fs和优化特征进行融合，重建干净无雾的图像；4、用干净无雾的图像与真值清晰图像利用如式(8)所示的Charbonnier损失函数训练神经网络，用于惩罚恢复图像与真值清晰图像的偏差，并鼓励一致的图像梯度；与现有技术相比，解决现有去雾模型图像处理中感受野与计算效率的折衷处理问题，同时减少大量标注数据的需求，进而提高了图像处理精准度与稳定性。
