基于网格网络的大气湍流退化图像复原

大气湍流会导致图像发生退化。针对单幅大气湍流退化图像,提出基于网格网络的大气湍流退化图像复原方法。为了实现局部和深层次的多尺度特征提取,在主干模块中采用空洞卷积扩大模型感受野,同时在后处理模块中加入空间注意力模块,以更好地处理复原图像的白斑和伪影,提升像质。实验结果表明:所提网络平均0.29 s快速输出复原结果;相比其他方法,动态场景下对模拟数据的平均峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)最大提升高达9.44 dB和0.1173,同时对真实场景下的大气湍流复原也有较好效果。