基于多尺度残差和注意力机制的图像去雾算法

	基于多尺度残差和注意力机制的图像去雾算法
	陈辉1 ; 牛丽丽 1; 付辉1 ; 张天佑 2; 席磊 2
	2024-04-15
发表期刊	兰州理工大学学报
ISSN	1673-5196
卷号	50 期号:02 页码:69-76
摘要	雾的存在严重降低了图像的质量，阻碍了后续对图像的进一步处理.针对已有去雾算法特征提取不充分等问题，提出了一种端到端的基于多尺度空洞残差块和多尺度注意力机制的图像去雾算法.首先，通过三个小尺度的卷积核进行卷积运算提取雾图的浅层特征，可以在得到较大感受野的同时降低参数量.然后，将其输入多个由多尺度残差空洞卷积特征提取模块和多尺度注意力机制模块串联组成的网络模块，多尺度空洞卷积残差特征提取模块可以提取不同感受野的雾图特征并进行不同维度的特征融合，有效解决特征尺度单一问题；多尺度注意力机制模块可合理分配不同特征的权重，并抑制无关的冗余信息.最后，把雾图中的雾特征筛减便得到去雾图的特征图，再通过卷积操作恢复出无雾图像.通过在SOTS测试集上测试，得到了比其他几种经典方法更好的视觉效果，且在PSNR和SSIM上的表现也优于其他几种经典方法.
关键词	图像去雾残差空洞卷积注意力机制特征提取深度学习
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收录类别	北大核心
语种	中文
资助项目	国家自然科学基金(62163023,62366031,62363023,61873116);甘肃省教育厅产业支撑计划(2021CYZC-02);甘肃省科学院重大专项(2023ZDZX-03);2023年甘肃省军民融合发展专项资金项目;甘肃省2024年度重点人才项目
中图分类号	TP391.41
原始文献类型	学术期刊
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/170681
专题	电气工程与信息工程学院
通讯作者	陈辉
作者单位	1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院; 2.甘肃省科学院自动化研究所
第一作者单位	电气工程与信息工程学院
通讯作者单位	电气工程与信息工程学院
第一作者的第一单位	电气工程与信息工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	陈辉,牛丽丽,付辉,等. 基于多尺度残差和注意力机制的图像去雾算法[J]. 兰州理工大学学报,2024,50(02):69-76.
APA	陈辉,牛丽丽,付辉,张天佑,&席磊.(2024).基于多尺度残差和注意力机制的图像去雾算法.兰州理工大学学报,50(02),69-76.
MLA	陈辉,et al."基于多尺度残差和注意力机制的图像去雾算法".兰州理工大学学报 50.02(2024):69-76.