【摘 要】
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针对现有去雾算法无法根据有雾图像的不同区域特征进行差异化处理的问题，提出了一种基于注意力机制和马尔可夫判别器（PatchGAN）的图像去雾算法。注意力机制的加入使所提算法能够为不同区域的特征自适应分配权重；同时使用带有Inception机制的模块来预测全局相关的大气光值更加准确，也更为有效。将预测到的大气光值、透射率及有雾图像输入大气散射模型中即可得到去雾图像，最后将去雾图像输入PatchGAN中
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61501147,62071157）； 黑龙江省自然科学基金（F2015040）；
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针对现有去雾算法无法根据有雾图像的不同区域特征进行差异化处理的问题，提出了一种基于注意力机制和马尔可夫判别器（PatchGAN）的图像去雾算法。注意力机制的加入使所提算法能够为不同区域的特征自适应分配权重；同时使用带有Inception机制的模块来预测全局相关的大气光值更加准确，也更为有效。将预测到的大气光值、透射率及有雾图像输入大气散射模型中即可得到去雾图像，最后将去雾图像输入PatchGAN中，由其判断真假。实验结果表明，所提算法在室内有雾图像和室外有雾图像上均取得了良好的去雾效果，并且提高了去雾图像的亮度和饱和度。
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