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多尺度特征融合和上下文混合注意力机制的单图像去模糊
1
作者
张杨
江松林
朱松豪
《小型微型计算机系统》
2025年第11期2633-2642,共10页
随着深度学习技术的快速发展,陆续提出了多种端到端的单图像去模糊网络.然而,现有的端到端网络在提高去模糊性能的同时,也带来了较高的计算复杂度.例如,传统的UNet网络虽然在图像去模糊任务中表现出色,但仍存在一些缺陷.首先,UNet网络...
随着深度学习技术的快速发展,陆续提出了多种端到端的单图像去模糊网络.然而,现有的端到端网络在提高去模糊性能的同时,也带来了较高的计算复杂度.例如,传统的UNet网络虽然在图像去模糊任务中表现出色,但仍存在一些缺陷.首先,UNet网络的计算复杂度较高.其次,由于UNet网络的特征融合策略相对简单,导致其无法提取显著性的特征表征.为解决UNet网络的这些不足,本文提出多尺度特征融合和上下文混合注意力机制的单图像去模糊方法.首先,利用提出的多尺度特征表示机制快速提取不同分辨率的特征表示,从而降低计算复杂度.其次,利用提出的上下文混合注意力模块提取重要的空间信息和信道信息,利用提出的选择性特征融合模块提取自适应加权优化的空间信息和信道信息,利用提出的双层特征融合增强模块提取显著性的融合不同尺度的特征表征.3个公开数据集的实验结果表明,本文所提方法在去模糊性能、泛化能力和鲁棒性方面均优于现有方法.
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关键词
图像去模糊
多尺度
特征
表示
上下文混合注意力
选择性
特征
融合
双层特征融合增强
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职称材料
题名
多尺度特征融合和上下文混合注意力机制的单图像去模糊
1
作者
张杨
江松林
朱松豪
机构
南京邮电大学自动化学院、人工智能学院
出处
《小型微型计算机系统》
2025年第11期2633-2642,共10页
基金
国家自然科学基金项目(62001247)资助。
文摘
随着深度学习技术的快速发展,陆续提出了多种端到端的单图像去模糊网络.然而,现有的端到端网络在提高去模糊性能的同时,也带来了较高的计算复杂度.例如,传统的UNet网络虽然在图像去模糊任务中表现出色,但仍存在一些缺陷.首先,UNet网络的计算复杂度较高.其次,由于UNet网络的特征融合策略相对简单,导致其无法提取显著性的特征表征.为解决UNet网络的这些不足,本文提出多尺度特征融合和上下文混合注意力机制的单图像去模糊方法.首先,利用提出的多尺度特征表示机制快速提取不同分辨率的特征表示,从而降低计算复杂度.其次,利用提出的上下文混合注意力模块提取重要的空间信息和信道信息,利用提出的选择性特征融合模块提取自适应加权优化的空间信息和信道信息,利用提出的双层特征融合增强模块提取显著性的融合不同尺度的特征表征.3个公开数据集的实验结果表明,本文所提方法在去模糊性能、泛化能力和鲁棒性方面均优于现有方法.
关键词
图像去模糊
多尺度
特征
表示
上下文混合注意力
选择性
特征
融合
双层特征融合增强
Keywords
image deblurring
multi-scale feature representation
contextual hybrid attention
selective feature fusion
dual-layer feature fusion enhancement
分类号
TP391 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度特征融合和上下文混合注意力机制的单图像去模糊
张杨
江松林
朱松豪
《小型微型计算机系统》
2025
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