系统工程与电子技术

作者：齐城慧, 张登银

单位：南京邮电大学物联网学院, 江苏南京 210003

关键词：图像去雾,注意力机制,导向滤波,感知融合

基金：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)

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。

来源：2023年第11期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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