基于残差注意力机制的图像去雾算法

杨振舰; 尚佳美; 张众维; 张艳; 刘树东

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基于残差注意力机制的图像去雾算法

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传统基于先验知识与基于学习的图像去雾算法依赖大气散射模型,容易出现颜色失真和去雾不彻底的现象。针对上述问题,提出一种端到端的基于残差注意力机制的图像去雾算法,该算法网络包括编码、多尺度特征提取、特征融合和解码4个模块。编码模块将输入的雾图编码为特征图像,便于后续特征提取并减少内存占用;多尺度特征提取模块包括残差平滑空洞卷积模块、残差块和高效通道注意力机制,能够扩大感受野并通过加权筛选提取的不同尺度特征以便融合;特征融合模块利用高效通道注意力机制,动态调整不同尺度特征的通道权重,学习丰富的上下文信息并抑制冗余信息,增强网络提取雾霾密度图像的能力从而使去雾更加彻底;解码模块对融合后的特征进行非线性映射得到雾霾密度图像,进而恢复无雾图像。通过在SOTS测试集和自然有雾图像上进行定量和定性的测试,所提方法取得了较好的客观和主观评价结果,并有效改善了颜色失真和去雾不彻底的现象。

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来源
《西北工业大学学报》 |2021年第4期|901-908|共8页
作者
杨振舰; 尚佳美; 张众维; 张艳; 刘树东;
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作者单位

天津城建大学计算机与信息工程学院;

天津300384;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类多媒体技术与多媒体计算机;
关键词
图像去雾; 深度学习; 通道注意力机制; 残差平滑空洞卷积; 特征提取;

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