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成像光谱
基于阶梯网络与交叉融合的端到端图像去雾
杨燕 *张金龙 梁小珍 
作者单位
摘要
兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州 730070
针对卷积神经网络类图像去雾方法存在的细节丢失、颜色失真、去雾不彻底等问题，提出一种基于阶梯网络与注意力交叉融合的端到端图像去雾算法。整体网络模型包含特征提取、特征融合、图像重建三个模块，其中特征提取包括有雾图像细节和轮廓特征的提取，由阶梯网络的不同阶梯层提取实现；特征融合模块以注意力机制的交叉融合实现，并结合自适应残差处理获得最终的融合特征；最后在图像重建模块，通过非线性映射的方式获得去雾图像。实验结果表明，所提方法去雾彻底，去雾图像细节丰富，有效地解决了颜色失真和细节丢失问题，同时阶梯网络在很大程度上克服了深度网络的训练耗时问题。
图像去雾 阶梯网络 特征融合 注意力机制 细节恢复 Image dehazing Ladder network Feature fusion Attention mechanism Detail restoration 
PDF全文 Full Text
光子学报
2022, 51(2): 0210004
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