[发明专利]用于单幅图像去雾的串行注意增强UNet++去雾网络

摘要

本发明提出了一种用于单幅图像去雾的串行注意增强UNet++去雾网络，它采用基于残差结构的两个剪枝的UNet++块的串行策略。与简单的编解码结构相比，UNet++模块能够更好地利用编码器提取的特征，促进不同分辨率的上下文信息融合。串行UNet++结构可以学习深层特征，同时保留浅层特征，以便更好地处理浓密的烟雾，生成更逼真的图像，同时减少颜色失真。此外，还引入了在空间域和通道域学习权重的注意力机制来处理不均匀分布的烟雾。实验在两个具有代表性的公共数据集上进行，即大规模合成数据集RESIDE和小规模真实数据集I‑HAZY、O‑HAZY。对于RESIDE合成数据集，所提出的方法可以实现最先进的性能，对于I‑HAZY和O‑HAZY真实世界数据集，所提出的方法大大超过了以前最先进的去雾方法。