典型文献
基于注意力机制和马尔可夫判别器的图像去雾算法
文献摘要：
针对现有去雾算法无法根据有雾图像的不同区域特征进行差异化处理的问题,提出了一种基于注意力机制和马尔可夫判别器(PatchGAN)的图像去雾算法.注意力机制的加入使所提算法能够为不同区域的特征自适应分配权重;同时使用带有Inception机制的模块来预测全局相关的大气光值更加准确,也更为有效.将预测到的大气光值、透射率及有雾图像输入大气散射模型中即可得到去雾图像,最后将去雾图像输入PatchGAN中,由其判断真假.实验结果表明,所提算法在室内有雾图像和室外有雾图像上均取得了良好的去雾效果,并且提高了去雾图像的亮度和饱和度.
文献关键词：
图像处理;模式识别;图像去雾;深度学习;注意力机制;马尔可夫判别器
中图分类号：
作者姓名：
林克正;耿佳浩;程卫月;李骜
作者机构：
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150080;黑龙江工商学院,黑龙江哈尔滨150025
文献出处：
引用格式：
[1]林克正;耿佳浩;程卫月;李骜-.基于注意力机制和马尔可夫判别器的图像去雾算法)[J].激光与光电子学进展,2022(16):102-109
A类：
B类：
注意力机制,马尔可夫判别器,图像去雾算法,区域特征,PatchGAN,特征自适应,自适应分配,分配权重,Inception,大气光值,透射率,大气散射模型,真假,亮度,模式识别
AB值：
0.229262
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