文档名：双注意力引导的细节和结构信息融合图像去雾网络
摘要：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.
作者：高继蕊 李华锋 张亚飞 谢明鸿 李凡 Author：GAOJi-rui LIHua-feng ZHANGYa-fei XIEMing-hong LIFan
作者单位：昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;云南省人工智能重点实验室,云南昆明650500昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(1)
分类号：TP399
关键词：图像去雾 图像恢复 信息融合 注意力 特征重建
机标分类号：TP391.41TN911.73TP751
在线出版日期：2023年3月10日
基金项目：国家自然科学基金双注意力引导的细节和结构信息融合图像去雾网络[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(1)高继蕊 李华锋 张亚飞 谢明鸿 李凡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...参考文献和引证文献
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