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基于注意力的双分支图像去雾算法
1
作者
潘月
许光宇
《电光与控制》
2025年第10期84-89,共6页
针对现有图像去雾算法未考虑到雾所在的位置信息以及多采用单路径进行去雾等问题,提出一种基于注意力的双分支图像去雾算法。去雾网络使用特征提取模块获取图像的多尺度特征传递给双分支网络;设计的双分支网络是分别含有通道注意力和位...
针对现有图像去雾算法未考虑到雾所在的位置信息以及多采用单路径进行去雾等问题,提出一种基于注意力的双分支图像去雾算法。去雾网络使用特征提取模块获取图像的多尺度特征传递给双分支网络;设计的双分支网络是分别含有通道注意力和位置注意力模块的U-Net架构,关注通道和位置相关特征;使用内容递归引导注意力模块混合精细双分支网络复原的特定特征,以确保信息的交互有助于保留和增强图像中的细节从而生成高分辨率的图像特征;最后,利用一个特征融合模块将复原特征、有雾图像以及初始去雾图像的信息有效聚合生成最终的无雾图像。实验结果表明,在RESIDE数据集上PSNR、SSIM和CIEDE2000评价指标均优于对比算法。
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关键词
图像去雾
深度学习
内容递归引导注意力
双分支网络
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题名
基于注意力的双分支图像去雾算法
1
作者
潘月
许光宇
机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
出处
《电光与控制》
2025年第10期84-89,共6页
基金
国家自然科学基金(61471004)
安徽理工大学博士专项基金(ZX942)。
文摘
针对现有图像去雾算法未考虑到雾所在的位置信息以及多采用单路径进行去雾等问题,提出一种基于注意力的双分支图像去雾算法。去雾网络使用特征提取模块获取图像的多尺度特征传递给双分支网络;设计的双分支网络是分别含有通道注意力和位置注意力模块的U-Net架构,关注通道和位置相关特征;使用内容递归引导注意力模块混合精细双分支网络复原的特定特征,以确保信息的交互有助于保留和增强图像中的细节从而生成高分辨率的图像特征;最后,利用一个特征融合模块将复原特征、有雾图像以及初始去雾图像的信息有效聚合生成最终的无雾图像。实验结果表明,在RESIDE数据集上PSNR、SSIM和CIEDE2000评价指标均优于对比算法。
关键词
图像去雾
深度学习
内容递归引导注意力
双分支网络
Keywords
image dehazing
deep learning
content recursive guided attention
dual-branch network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力的双分支图像去雾算法
潘月
许光宇
《电光与控制》
2025
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