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基于双注意力卷积及Transformer融合的非均匀去雾算法
1
作者
王科平
张自娇
+2 位作者
杨艺
费树岷
韦金阳
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期30-37,共8页
针对现有大部分去雾算法中对不同雾霾区域关注不足以及浓雾区域细节信息恢复不理想的问题,提出了一种结合卷积神经网络和Transformer模块的非均匀去雾算法。首先,为了更好地关注浓雾区域,在浅层特征提取阶段构建了并联双注意力卷积网络...
针对现有大部分去雾算法中对不同雾霾区域关注不足以及浓雾区域细节信息恢复不理想的问题,提出了一种结合卷积神经网络和Transformer模块的非均匀去雾算法。首先,为了更好地关注浓雾区域,在浅层特征提取阶段构建了并联双注意力卷积网络,分别从像素和通道的角度给图像分配不同的权重;其次,在深层特征提取中,引入了Transformer模块进行全局非均匀雾霾区域特征提取,既能有效捕捉特征之间的长距离依赖关系,又避免了普通卷积扩大感受野导致细节信息丢失的问题;最后,设计了多特征融合重建网络,能够自适应地融合浅层和深层特征,从而重构清晰图像。在公共数据集和自建非均匀雾霾数据集上进行了大量实验,结果表明,所提算法在视觉效果和客观评价指标上均优于其他对比算法。
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关键词
非均匀去雾
双注意力卷积
Transformer模块
多特征融合重建网络
原文传递
题名
基于双注意力卷积及Transformer融合的非均匀去雾算法
1
作者
王科平
张自娇
杨艺
费树岷
韦金阳
机构
河南理工大学电气工程与自动化学院
河南省智能装备直驱技术与控制国际联合实验室
东南大学自动化学院
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期30-37,共8页
基金
河南省科技攻关项目(232102210040)。
文摘
针对现有大部分去雾算法中对不同雾霾区域关注不足以及浓雾区域细节信息恢复不理想的问题,提出了一种结合卷积神经网络和Transformer模块的非均匀去雾算法。首先,为了更好地关注浓雾区域,在浅层特征提取阶段构建了并联双注意力卷积网络,分别从像素和通道的角度给图像分配不同的权重;其次,在深层特征提取中,引入了Transformer模块进行全局非均匀雾霾区域特征提取,既能有效捕捉特征之间的长距离依赖关系,又避免了普通卷积扩大感受野导致细节信息丢失的问题;最后,设计了多特征融合重建网络,能够自适应地融合浅层和深层特征,从而重构清晰图像。在公共数据集和自建非均匀雾霾数据集上进行了大量实验,结果表明,所提算法在视觉效果和客观评价指标上均优于其他对比算法。
关键词
非均匀去雾
双注意力卷积
Transformer模块
多特征融合重建网络
Keywords
non-homogeneous dehazing
dual attention convolution
Transformer block
multi-feature fusion reconstruction network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双注意力卷积及Transformer融合的非均匀去雾算法
王科平
张自娇
杨艺
费树岷
韦金阳
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
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