基于跨层注意力特征交互和多尺度通道注意力的单幅图像去雾网络

作     者：孙航 付秋月 李勃辉 但志平 余梅 万俊 SUN Hang;FU Qiu-yue;LI Bo-hui;DAN Zhi-ping;YU Mei;WAN Jun

作者机构：三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443000 三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室湖北宜昌443000 中南财经政法大学信息与安全工程学院湖北武汉430073 

基　　金：国家自然科学基金(No.62002233) 湖北省自然科学基金(No.2021CFB004) 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2024年第52卷第11期

页      码：3711-3726页

摘      要：近年来,基于U型结构的卷积神经网络在去雾领域取得了显著的成果.然而,大多数基于U型结构的去雾网络将编码层特征直接传递到对应尺度的解码层,忽略了不同层次特征信息的有效利用.此外,去雾网络中广泛使用的通道注意力受感受野的限制,没有充分地利用上下文信息,从而对通道权重的学习起负面作用,使得重构的清晰图像不够理想.为了解决上述问题,本文提出了一种跨层注意力特征交互和多尺度通道注意力的去雾算法.具体来说,跨层注意力特征交互模块利用编码层的多尺度跨层特征学习层级权重,然后将这些跨层特征聚合传递到对应解码层,从而减少了去雾网络重构清晰图像过程中的特征稀释.此外,为了挖掘对于去雾网络非常重要的特征通道信息,本文设计了多尺度通道注意力机制,利用不同空洞率的空洞卷积提取多尺度特征信息,形成一个多尺度上下文并行学习的通道注意力机制,可以更有效地为去雾网络的特征分配权重.实验结果表明,本文提出的去雾算法在4个公开的数据集上相比现有的12种去雾方法取得了较好的客观评价指标和视觉效果.本文的代码已上传至https://***/bohuisir/AAFMAN.

主 题 词：图像去雾 跨层注意力特征交互 特征稀释 多尺度通道注意力 空洞卷积 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.12263/DZXB.20230821

馆 藏 号：203156289...