基于传递注意力机制的非均匀雾图去雾算法

摘要：

针对非均匀雾霾图像难以建模、去雾时容易出现残留的问题,文中提出基于传递注意力机制的非均匀雾图去雾算法.针对雾霾分布的非均匀性,在网络中构建传递注意力机制,使注意力特征图中的权重信息在各个注意力块之间流动,有针对性地处理非均匀有雾图像中的雾霾噪声.为了减少普通深度卷积导致复原图像中细节信息丢失问题,构建稀疏结构平滑空洞卷积,用于提取图像特征,在保证较大感受野的同时保留更多的细节信息.最后,并联一个轻量级的残差块结构,用于补充重构图像的色彩、细节信息.实验表明,文中算法在非均匀有雾图像数据集和人工合成有雾图像数据集上均能取得较优效果,在主观效果和客观指标上都具有较大优势.

关键词：图像去雾、深度学习、稀疏块、平滑空洞卷积

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;河南省科技公关项目;河南省科技公关项目;河南省煤矿智能开采技术创新中心支撑项目

在线出版日期：2022-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：575-588