基于双注意力机制的雾天图像清晰化算法研究

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中文摘要：针对传统去雾算法容易依赖先验知识以及恢复出来的清晰图像会产生颜色失真等问题,本文提出一种基于双注意力机制的雾天图像清晰化算法.首先将雾图输入编码器,经过下采样后得到特征图像;特征提取模块将多个特征提取基本块联结在一起,每个基本块由局部残差学习和特征注意模块组成,提高图像质量以及图像特征信息的利用率,增加网络训练的稳定性;然后通过通道注意力与多尺度空间注意力并行的结构处理特征图像,使得网络更加关注细节特征,提取更多关键信息,同时提高网络效率;最后将融合后的特征图像输入解码器中,经过多级映射,得到与输入大小匹配的雾密度图.实验结果表明,不论是对合成雾天图像或者真实雾天图像,本文算法能够高效地进行去雾处理,得到更自然的清晰图像.

外文标题：Research on hazy image sharpening algorithm based on dual atten-tion mechanism

作者：

王延年、刘妍妍、杨恒升、郑方亮

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作者单位：

西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048

关键词：

双注意力机制局部残差学习特征注意模块多尺度

基金：

陕西省重点研发计划项目西安工程大学(柯桥)研究生创新学院研究生联合培养项目

项目编号：

2021GY-07619KQYB02

出版年：

2023

DOI：

10.16136/j.joel.2023.03.0291

光电子·激光

天津理工大学中国光学学会

光电子·激光

CSCD北大核心

影响因子：1.437

ISSN：1005-0086

年,卷(期)：2023.34(3)

参考文献量4