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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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题名一种基于FFA-Net改进的单幅图像去雾算法
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作者
何钦
徐望明
王义焕
罗扬
王薇
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机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
武汉科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2024年第6期448-456,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62202347)
湖北省中央引导地方科技发展专项(2023EGA001)
武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心开放课题(MADTOF2021B02).
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文摘
雾霾会严重影响使用卷积神经网络的视觉系统对目标图像的检测和识别能力,为此本文在特征融合注意力网络FFA-Net的基础上设计和添加全局空间上下文增强(GSCE)模块和细节渐进增强(PDE)模块,进而提出一种改进型单幅图像去雾算法。GSCE模块用于增强全局空间信息,PDE模块用于逐步细化和增强图像特征,二者结合进行高效和轻量级的特征提取,弥补原模型中大量使用跳跃连接所造成的细节信息损失。改进模型分别在公共基准数据集RESIDE的室内数据和室外数据上进行训练,并分别在SOTS的室内和室外两个数据集上进行了测试。结果表明,本文算法明显超越了原FFA-Net和现有典型的单幅图像去雾算法,尤其在SOTS室内测试数据集上,单独融合GSCE模块就使得PSNR指标从36.36 dB提升到38.39 dB,在进一步使用PDE模块后PSNR指标提升到38.78 dB,算法的去雾性能得到较大提高,验证了改进策略的有效性。
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关键词
图像去雾
卷积神经网络
FFA-Net
全局空间上下文增强模块
细节渐进增强模块
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Keywords
image dehazing
convolutional neural network
FFA-Net
GSCE module
PDE module
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名平衡多尺度注意力网络的视网膜血管分割算法
被引量：2
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作者
梁礼明
余洁
陈鑫
周珑颂
冯新刚
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机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
江西理工大学应用科学学院机电工程系
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第2期480-487,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(51365017、61463018)
江西省自然科学基金面上基金项目(20192BAB205084)
江西省教育厅科学技术研究重点基金项目(GJJ170491)。
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文摘
针对现有算法对微血管分割精度低、难以区分病灶区域等问题,提出一种平衡多尺度注意力网络用于分割视网膜血管。在编码阶段引入多尺度特征提取模块,提升感受野减少血管细节特征损失;在编码和解码器间增加细节增强模块,突出目标区域提高信息敏感度;设计平衡尺度注意力模块调节细节和语义特征进行最终预测,减少伪影现象。实验结果表明,在DRIVE数据集上分割准确率为96.42%、灵敏度为83.17%、特异性为98.27%,优于现有其它算法。
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关键词
图像处理
血管分割
空洞卷积
多尺度特征融合
校准残差模块
细节增强模块
注意力机制
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Keywords
image processing
blood vessel segmentation
cavity convolution
multi-scale feature fusion
calibration residual module
detail enhancement module
attention mechanism
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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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