典型文献
基于自校准卷积与特征注意力的图像去雾算法
文献摘要：
针对目前图像去雾算法存在特征提取不充分、不能差异化处理导致算法去雾效果差和颜色失真等问题,提出一种基于自校准卷积与特征注意力的图像去雾算法.首先采用自校准卷积模块替代传统卷积模块,扩大网络的感受野并丰富网络的输出特征;其次引入特征注意力模块,对不同通道的所有权重和不同图像像素上分布不均匀的雾度进行差异化处理改善去雾效果,最后结合局部与全局残差学习,进一步提升网络的训练效果.实验结果表明,该算法处理后的图像峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)的平均值分别为29.799dB和0.967,与对比算法相比分别提高12.9％和3.4％.
文献关键词：
图像去雾;自校准卷积;特征注意力;残差网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
杨忆;何涛;徐鹤;许广峰
作者机构：
南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院,江苏南京 210023;南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,江苏南京 210023;江苏省无线传感网高技术研究重点实验室,江苏南京 210003
文献出处：
引用格式：
[1]杨忆;何涛;徐鹤;许广峰-.基于自校准卷积与特征注意力的图像去雾算法)[J].软件,2022(07):53-58,62
A类：
自校准卷积,799dB
B类：
图像去雾算法,存在特征,颜色失真,卷积模块,大网,感受野,特征注意力模块,所有权,像素,分布不均匀,雾度,残差学习,训练效果,峰值信噪比,PSNR,结构相似性,SSIM,对比算法,残差网络
AB值：
0.229823
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