| 高继蕊,李华锋,张亚飞,谢明鸿,李凡 | |
| 双注意力引导的细节和结构信息融合图像去雾网络 | |
| Acta Electronica Sinica 电子学报(2017) | |
| 2023 | |
| EI Indexed | |
| 雾图像结构信息弱化、边缘细节信息丢失,严重影响其在高水平视觉任务的使用. 现有大部分去雾方 法对图像细节信息的恢复并不理想,影响了图像去雾的整体效果. 为此,本文提出一种双注意力引导的细节和结构信 息融合去雾网络. 该网络主要由空间-通道双注意力联合模块、细节和结构信息融合模块以及多尺度特征重建模块组 成. 其中,空间-通道双注意力联合模块通过联合空间和通道两个维度的注意力进行特征提取,实现雾图像中细节和结 构信息的增强;细节和结构信息融合模块将结构信息和边缘细节信息融合为注意力权重和逆向注意力权重,以进一步 增强这两种信息;多尺度特征重建模块将提取到的特征重建为清晰图像. 实验结果表明,本文方法的去雾效果在定量 评价和视觉效果上均优于对比方法. | |
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