文章详情
| 稿件标题： | 基于增强型金字塔及图像超分辨率去雾网络 |
| 稿件作者： | 王科平，肖梦临 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.11.038 |
| 科学编辑： | 杨继森 博士（重庆理工大学教授） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 图像去雾；增强机制；超分辨率；特征金字塔 |
| 文章摘要： | 使用单一卷积神经网络去雾算法容易存在对比度偏低、细节信息丢失和去雾不完全等缺陷。为了解决上述问题，提出了一种增强型金字塔模型和图像超分辨率并联去雾网络结构。增强机制作用于特征金字塔图像重建过程，用以提升去雾图像信噪比。通道注意力将编码器提取的特征信息映射到解码器，赋予每个通道不同权重，以此提高去雾效率。超分辨率网络补充更多高频特征细节，提升去雾图像的清晰度。实验证明，增强型金字塔及超分辨率网络具有较强的去雾能力，性能优于其他方法，有效抑制单一的卷积神经网络输出图像分辨率下降问题。 |
| 引用本文格式： | 王科平，肖梦临.基于增强型金字塔及图像超分辨率去雾网络［J］.兵器装备工程学报，2023，44(11)：299-307. WANG Keping, XIAO Menglin.Based on image superresolution and boosted feature pyramid dehazing network［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(11)：299-307. |
| 刊期名称： | 2023年11期 |
| 出版时间： | 2023年11月 |
| 上线时间： | 2023年11月28日 |
| 浏览次数： | 1490 |
| 下载次数： | 39 |
| 免费阅读PDF 在线阅读 下载本期目录 下载本期封面 | |