一种基于深度学习的AOD-Net改进去雾算法研究

被引：0

作者：

周奇 ^{[1
]}

王可庆 ^{[2
]}

焦思韬 ^{[1
]}

李刘洋 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京信息工程大学自动化学院

[2] 无锡学院自动化学院

来源：

软件 | 2023年 / 12期

关键词：

图像去雾; 动态卷积; 注意力机制; 损失函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 []; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080203 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为了解决目前雾天图像的模糊问题,本文提出了一个轻量的单幅图像去雾计算模型。本文基于AOD-Net的基本架构,利用动态卷积替代普通卷积来搭建轻量级的卷积神经网络,在不增加网络深度的情况下增加网络的特征表示能力,从而提高网络精度。然后,引入ECA注意力模块,有效地捕获了跨通道交互,并且避免了维度的缩减,从而提高了网络模型获取雾图信息的能力。同时,改进AOD-Net的损失函数为MS-SSIM-L2复合损失函数来优化去雾图像的亮度、颜色和对比度。最后,本文分别使用NYU2和RESIDE数据集来训练和测试我们提出的网络模型。实验结果表明,本文采用的算法对比原来的算法在各项数值上均有提升,证明了此算法的有效性。

引用

页码：87 / 93

页数：7

共 13 条

[1] 单幅图像去雾算法研究综述
郑凤仙
王夏黎
何丹丹
李妮妮
付阳阳
袁绍欣
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