基于感知融合机制的渐进式去雾网络 |
| |
引用本文: | 齐城慧,张登银.基于感知融合机制的渐进式去雾网络[J].系统工程与电子技术,2023(11):3419-3427. |
| |
作者姓名: | 齐城慧 张登银 |
| |
作者单位: | 南京邮电大学物联网学院 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金(61872423);;江苏省高等学校自然科学研究重大项目(19KJA180006)资助课题; |
| |
摘 要: | 智能辅助驾驶应用场景对图像去雾的准确性和实时性要求较高。提出了一种新颖的基于感知融合机制的渐进式去雾网络(progressive dehaze network, PD-Net),将降质图像恢复的任务分解为多阶段的子任务,通过轻量级的子网分块学习特征图的不同区域语义信息,以提升去雾效率。在此基础上,基于注意力机制和导向滤波设计跨阶段感知融合模块(perception fusion module, PFM),自适应感知各阶段提取的多尺度特征并进行融合,而不损失图像细节信息及边缘结构信息。实验结果表明,与现有主流的端对端去雾模型相比,所提出的算法在处理户外图像时具有更高的准确度和实时性,在公开的合成对象测试集(synthetic object testing set, SOTS)上的峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)与现有最好结果相比提升了0.93 dB,处理单幅图像仅需72 ms,提出的网络模型有望应用于智能交通等现实领域。
|
关 键 词: | 图像去雾 注意力机制 导向滤波 感知融合 |
|
|