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基于物理多层随机空间模型的深度去雾网络
1
作者
王宝熠
蒋虎
+4 位作者
付之深
王健
汪子恒
张思奇
柴蓉梦
《探测与控制学报》
北大核心
2025年第4期88-97,共10页
当前图像去雾方法面临在复杂场景中恢复高质量去雾图像的挑战,特别是在细节保留方面,传统的物理先验方法存在一定的局限性。深度学习方法通常依赖于数据驱动的方式,尽管在多种场景下取得了不错的效果,但缺乏对雾霾退化过程的理解。针对...
当前图像去雾方法面临在复杂场景中恢复高质量去雾图像的挑战,特别是在细节保留方面,传统的物理先验方法存在一定的局限性。深度学习方法通常依赖于数据驱动的方式,尽管在多种场景下取得了不错的效果,但缺乏对雾霾退化过程的理解。针对以上问题,提出一种基于物理多层随机空间模型的深度去雾网络,该网络结合了物理先验和深度学习,通过大气光估计和暗通道先验进行物理先验估计,并引入多层传输率以细化透射率,网络结构采用改进的U-net架构,结合轻量级注意力模块和金字塔特征池化模块,以在多个尺度上增强图像细节并有效恢复全局和局部特征。实验结果表明,在复杂场景中所提出的去雾方法在图像细节恢复方面的表现和计算的数据指标,优于典型的传统去雾物理模型和深度学习去雾网络。
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关键词
图像去雾
暗通道先验
大气光估计
轻量级注意力
金字塔特征池化
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职称材料
题名
基于物理多层随机空间模型的深度去雾网络
1
作者
王宝熠
蒋虎
付之深
王健
汪子恒
张思奇
柴蓉梦
机构
沈阳理工大学装备工程学院
北京理工大学自动化学院
出处
《探测与控制学报》
北大核心
2025年第4期88-97,共10页
基金
辽宁省教育厅基金科研项目(LJ212510144027)
辽宁省大学生创新训练计划项目(S202410144009)。
文摘
当前图像去雾方法面临在复杂场景中恢复高质量去雾图像的挑战,特别是在细节保留方面,传统的物理先验方法存在一定的局限性。深度学习方法通常依赖于数据驱动的方式,尽管在多种场景下取得了不错的效果,但缺乏对雾霾退化过程的理解。针对以上问题,提出一种基于物理多层随机空间模型的深度去雾网络,该网络结合了物理先验和深度学习,通过大气光估计和暗通道先验进行物理先验估计,并引入多层传输率以细化透射率,网络结构采用改进的U-net架构,结合轻量级注意力模块和金字塔特征池化模块,以在多个尺度上增强图像细节并有效恢复全局和局部特征。实验结果表明,在复杂场景中所提出的去雾方法在图像细节恢复方面的表现和计算的数据指标,优于典型的传统去雾物理模型和深度学习去雾网络。
关键词
图像去雾
暗通道先验
大气光估计
轻量级注意力
金字塔特征池化
Keywords
image dehazing
dark channel prior
atmospheric light estimation
lightweight attention
pyramid feature pooling
分类号
TH741 [机械工程—光学工程]
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出处
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1
基于物理多层随机空间模型的深度去雾网络
王宝熠
蒋虎
付之深
王健
汪子恒
张思奇
柴蓉梦
《探测与控制学报》
北大核心
2025
0
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