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联合图像通道与像素双注意力机制精细化单幅图像去雪
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作者 石明珠 糟斌 +3 位作者 苏宇皓 林芯卉 孔思琪 谭慕贤 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期1954-1964,共11页
针对雪天退化图像中不规则和多变的雪花形态,提出一种双注意力机制的精细化图像去雪网络(Dual Attention Refinement Desnowing Network,DARDNet)。网络引入维度拆分处理策略,并行处理通道和像素双维度特征,旨在有效配置两种注意力机制... 针对雪天退化图像中不规则和多变的雪花形态,提出一种双注意力机制的精细化图像去雪网络(Dual Attention Refinement Desnowing Network,DARDNet)。网络引入维度拆分处理策略,并行处理通道和像素双维度特征,旨在有效配置两种注意力机制,兼顾提取复杂特征和保护纹理细节。其中,通道注意力机制针对雪花形态构建基础模块,形成U型金字塔结构分层提取深层次特征;像素注意力机制结合卷积形成自校准模块,串联高效Transformer关注图像纹理细节;两种注意力机制并行化处理后进行特征融合,提升信息融合度。在CSD,SRRS和Snow100K三个数据集上进行验证测试,其中在CSD数据集上PSNR达到32.16 dB,SSIM达到0.96。本文方法在处理多种雪花形态方面具有一定优势,能很好地重建纹理细节,获得高质量的去雪图像。 展开更多
关键词 单幅图像去雪 通道注意力机制 像素注意力机制 深度图像先验
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