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针对现有去雾算法去雾效果不理想的问题,提出了一种基于注意力机制的单幅图像去雾算法.通过引入注意力机制构建通道注意和像素注意,并将两者结合实现特征注意模块;再通过多尺度卷积、局部残差学习和特征注意搭建基本模块;最后结合全局残差学习实现端到端的去雾处理.实验结果表明,该算法在峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)、特征相似度(FSIM)三种图像评价指标上均高于对比算法,取得了良好的去雾效果,有效地解决了去雾效果不理想的问题.