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基于传递注意力机制的非均匀雾图去雾算法
文献摘要：
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.
文献关键词：
图像去雾;深度学习;稀疏块;平滑空洞卷积
中图分类号：
作者姓名：
王科平;段雨朦;杨艺;费树岷
作者机构：
河南理工大学 电气工程与自动化学院 焦作454000;东南大学 自动化学院 南京210096
文献出处：
引用格式：
[1]王科平;段雨朦;杨艺;费树岷-.基于传递注意力机制的非均匀雾图去雾算法)[J].模式识别与人工智能,2022(07):575-588
A类：
平滑空洞卷积
B类：
注意力机制,去雾算法,雾霾图像,非均匀性,特征图,重信,深度卷积,复原,原图,细节信息,信息丢失,稀疏结构,图像特征,感受野,轻量级,残差块,块结构,重构图像,图像数据集,人工合成,合成有雾图像,能取,优效,客观指标,图像去雾,稀疏块
AB值：
0.357977
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