基于多尺度残差特征融合的图像去雾算法OA北大核心CSTPCD
Image defogging algorithm based on multi-scale residual feature fusion
针对现有去雾算法处理后图像色彩暗淡、视觉保真度差、细节特征丢失的问题,本文提出一种基于多尺度残差特征融合的图像去雾算法.首先,设计多尺度并行特征层,旨在从不同尺度下提取图像特征以提升网络的鲁棒性;然后,设计残差网络连接层,实现多个卷积层之间信息的传递和连接,提高特征的利用率,加快特征提取速度;接着,设计嵌入注意力机制的深度特征信息融合层重点关注图像关键信息,有效提高图像的清晰度,降低背景噪声干扰;最后,设计基于去雾理论及曝光融合的色彩矫正增强方法…查看全部>>
Aiming at the problems of dim color,poor visual fidelity and loss of detail features of the image after processing by existing defogging algorithms,this paper proposes an image defogging algorithm based on multi-scale residual feature fusion.Firstly,a multi-scale parallel feature layer is designed to extract image features from different scales to improve the robustness of the network.Then,the residual network connection layer is designed to realize the tran…查看全部>>
谢欣丹;李晓艳;王鹏;邸若海;孙梦宇;李亮亮
西安工业大学 电子信息工程学院,陕西 西安 710021西安工业大学 电子信息工程学院,陕西 西安 710021西安工业大学 电子信息工程学院,陕西 西安 710021西安工业大学 电子信息工程学院,陕西 西安 710021西安工业大学 光电工程学院,陕西 西安 710021西安工业大学 机电工程学院,陕西 西安 710021
计算机与自动化
图像去雾多尺度卷积残差连接注意力机制图像融合
image defoggingmultiscale convolutionresidual connectionattention mechanismimage fusion
《液晶与显示》 2024 (6)
822-832,11
国家自然科学基金(No.62171360)陕西省科技厅重点研发计划(No.2022GY-110)西安市智能兵器重点实验室(No.2019220514SYS020CG042)2022年度陕西高校青年创新团队项目山东省智慧交通重点实验室(筹)Supported by National Natural Science Foundation of China(No.62171360)Key R&D Program of Shaanxi Science and Technology Department(No.2022GY-110)Xi'an Key Laboratory of Intelligent Weapons(No.2019220514SYS020CG042)2022 Youth Innovation Team Project of Shaanxi UniversityShandong Intelligent Transportation Key Laboratory(Prepairatory)
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