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基于残差注意力机制的图像去雾算法
被引量：
7
1
作者
杨振舰
尚佳美
+2 位作者
张众维
张艳
刘树东
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期901-908,共8页
传统基于先验知识与基于学习的图像去雾算法依赖大气散射模型,容易出现颜色失真和去雾不彻底的现象。针对上述问题,提出一种端到端的基于残差注意力机制的图像去雾算法,该算法网络包括编码、多尺度特征提取、特征融合和解码4个模块。编...
传统基于先验知识与基于学习的图像去雾算法依赖大气散射模型,容易出现颜色失真和去雾不彻底的现象。针对上述问题,提出一种端到端的基于残差注意力机制的图像去雾算法,该算法网络包括编码、多尺度特征提取、特征融合和解码4个模块。编码模块将输入的雾图编码为特征图像,便于后续特征提取并减少内存占用;多尺度特征提取模块包括残差平滑空洞卷积模块、残差块和高效通道注意力机制,能够扩大感受野并通过加权筛选提取的不同尺度特征以便融合;特征融合模块利用高效通道注意力机制,动态调整不同尺度特征的通道权重,学习丰富的上下文信息并抑制冗余信息,增强网络提取雾霾密度图像的能力从而使去雾更加彻底;解码模块对融合后的特征进行非线性映射得到雾霾密度图像,进而恢复无雾图像。通过在SOTS测试集和自然有雾图像上进行定量和定性的测试,所提方法取得了较好的客观和主观评价结果,并有效改善了颜色失真和去雾不彻底的现象。
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关键词
图像去雾
深度学习
通道注意力机制
残差平滑空洞卷积
特征提取
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题名
基于残差注意力机制的图像去雾算法
被引量：
7
1
作者
杨振舰
尚佳美
张众维
张艳
刘树东
机构
天津城建大学计算机与信息工程学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期901-908,共8页
基金
重点实验室开放课题(2019LODTS006)
天津市教委科研计划项目(2017KJ059)资助。
文摘
传统基于先验知识与基于学习的图像去雾算法依赖大气散射模型,容易出现颜色失真和去雾不彻底的现象。针对上述问题,提出一种端到端的基于残差注意力机制的图像去雾算法,该算法网络包括编码、多尺度特征提取、特征融合和解码4个模块。编码模块将输入的雾图编码为特征图像,便于后续特征提取并减少内存占用;多尺度特征提取模块包括残差平滑空洞卷积模块、残差块和高效通道注意力机制,能够扩大感受野并通过加权筛选提取的不同尺度特征以便融合;特征融合模块利用高效通道注意力机制,动态调整不同尺度特征的通道权重,学习丰富的上下文信息并抑制冗余信息,增强网络提取雾霾密度图像的能力从而使去雾更加彻底;解码模块对融合后的特征进行非线性映射得到雾霾密度图像,进而恢复无雾图像。通过在SOTS测试集和自然有雾图像上进行定量和定性的测试,所提方法取得了较好的客观和主观评价结果,并有效改善了颜色失真和去雾不彻底的现象。
关键词
图像去雾
深度学习
通道注意力机制
残差平滑空洞卷积
特征提取
Keywords
image dehazing
deep learning
channel attention mechanism
residual smoothed dilated convolution
feature extraction
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于残差注意力机制的图像去雾算法
杨振舰
尚佳美
张众维
张艳
刘树东
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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