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题名改进Light-DehazeNet的海面去雾算法
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作者
高德勇
缪兰
陈泰达
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
甘肃省人工智能与图形图像工程研究中心
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出处
《电光与控制》
北大核心
2025年第10期90-97,114,共9页
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基金
国家自然科学基金(62067006,62367005)
甘肃省知识产权计划(21ZSCQ013)
甘肃省高校科研创新平台重大培育项目(2024CXPT-17)。
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文摘
针对海面环境图像去雾后存在清晰度降低、纹理模糊以及颜色失真等问题,提出一种基于改进Light-DehazeNet的海面去雾算法。首先,改写大气散射模型,为了精确获得参数的联合估计,采用Sigmoid函数重新封装传输函数,降低重建误差;其次,构造混合注意力动态卷积模块,通过并行策略从多个维度学习卷积核的互补注意,并根据输入数据的特征或任务需求,动态地调整特征响应的权重;然后,设计细节特征增强模块,采用最大池化和平均池化两路池化方式,分别逐像素点积生成相应的加权特征;最后,优化激活函数,设计A-ReLU激活函数来避免神经元小于零的部分失效,能有效提升网络的拟合能力。实验结果表明,所提算法去雾效果明显、图像色彩自然、细节结构清晰。
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关键词
图像去雾
改进大气散射模型
注意力动态卷积模块
细节特征增强模块
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Keywords
image dehazing
improved atmospheric scattering model
attention dynamic convolution module
detailed feature enhancement module
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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