基于注意力特征融合的图像去雾算法

针对雾天环境下图像采集过程中出现的细节丢失、颜色失真、对比度下降等问题,提出一种基于注意力特征融合的图像去雾算法.首先,该算法采用注意力机制原理设计一个特征融合模块,将通道注意力和像素注意力相结合,利用不同通道的特征加权信息不同且雾霾在不同像素分布不均匀的特点,根据特征图的重要程度为其赋予不同的权重,解决了传统算法中雾气残留以及颜色失真的问题;其次,在网络的解码器中加入"增强-操作-减去"的增强策略,解决了去雾后图像细节丢失的问题;最后,为更好地恢复图像质量,采用混合损失函数对网络参数进行训练.实验结果表明,该算法在公开数据集RESIDE上较对比算法PSNR值提高了1.88 dB.