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融合并行多卷积注意力的扩散模型去雾方法
1
作者
崔欣桐
王瑛
+3 位作者
邓真楠
王浚瞩
梁铮
邓红霞
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第7期2081-2088,共8页
针对目前去雾方法细节模糊、对真实环境去雾不彻底等问题,提出一种融合并行多卷积注意力的条件扩散模型。将有雾图像作为条件先验引入扩散模型,提升扩散模型对尘雾的理解能力;设计构建并行多卷积注意力残差块,通过不同尺度卷积和不同注...
针对目前去雾方法细节模糊、对真实环境去雾不彻底等问题,提出一种融合并行多卷积注意力的条件扩散模型。将有雾图像作为条件先验引入扩散模型,提升扩散模型对尘雾的理解能力;设计构建并行多卷积注意力残差块,通过不同尺度卷积和不同注意力机制加强模型对尘雾区域的关注,提升模型对有雾图像的特征提取能力;使用SKFusion进行带权特征融合,更大限度保留重要的浅层特征;使用双3次下采样和拉普拉斯金字塔处理图像,降低模型参数和计算复杂度。通过将该方法与其它方法在不同数据集进行多种对比实验和消融实验,验证了该方法在图像去雾上的有效性。
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关键词
图像去雾
深度学习
扩散模型
并行多卷积注意力
深度可分离
卷积
残差连接
多尺度特征融合
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职称材料
题名
融合并行多卷积注意力的扩散模型去雾方法
1
作者
崔欣桐
王瑛
邓真楠
王浚瞩
梁铮
邓红霞
机构
太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第7期2081-2088,共8页
基金
山西省中央引导地方科技发展资金基金项目(YDZJSX2022A016、YDZJSX2021C005)
山西省重点研发计划基金项目(2022ZDYF128)。
文摘
针对目前去雾方法细节模糊、对真实环境去雾不彻底等问题,提出一种融合并行多卷积注意力的条件扩散模型。将有雾图像作为条件先验引入扩散模型,提升扩散模型对尘雾的理解能力;设计构建并行多卷积注意力残差块,通过不同尺度卷积和不同注意力机制加强模型对尘雾区域的关注,提升模型对有雾图像的特征提取能力;使用SKFusion进行带权特征融合,更大限度保留重要的浅层特征;使用双3次下采样和拉普拉斯金字塔处理图像,降低模型参数和计算复杂度。通过将该方法与其它方法在不同数据集进行多种对比实验和消融实验,验证了该方法在图像去雾上的有效性。
关键词
图像去雾
深度学习
扩散模型
并行多卷积注意力
深度可分离
卷积
残差连接
多尺度特征融合
Keywords
image dehazing
deep learning
diffusion model
parallel multi convolutional attention
depth-separable convolutions
residual connection
multi-scale feature fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
融合并行多卷积注意力的扩散模型去雾方法
崔欣桐
王瑛
邓真楠
王浚瞩
梁铮
邓红霞
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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