【摘 要】
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图像去雾是典型的不适定问题，编解码网络是常用的去雾网络架构。编解码网络由编码器、解码器和连接两者的特征转换器构成。经过分析当前算法生成的去雾图像质量较低，包括局部细节去雾不彻底，颜色失真或引入噪声等现象。针对基于编解码网络的去雾算法在设计特征转换器时没有充分利用小尺度特征、解码阶段仅利用对应层编码特征的问题，提出了一种基于高低频特征增强的去雾算法。在特征转换阶段，设计扩张残差组件并构成上下文聚合网
【机 构】
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江西省图像处理与模式识别重点实验室(南昌航空大学)
【基金项目】
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国家自然科学基金（62162045，61866028）； 江西省技术创新引导类计划项目（20212BDH81003）； 南昌航空大学研究生创新基金（YC2020-033）；
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图像去雾是典型的不适定问题，编解码网络是常用的去雾网络架构。编解码网络由编码器、解码器和连接两者的特征转换器构成。经过分析当前算法生成的去雾图像质量较低，包括局部细节去雾不彻底，颜色失真或引入噪声等现象。针对基于编解码网络的去雾算法在设计特征转换器时没有充分利用小尺度特征、解码阶段仅利用对应层编码特征的问题，提出了一种基于高低频特征增强的去雾算法。在特征转换阶段，设计扩张残差组件并构成上下文聚合网络，充分利用大感受野的低分辨率特征，提取特征图远距离相关性，增强低频小尺度特征；设计基于通道注意力的多级特征重利用网络，实现浅层高频特征的重利用，并深度融合解码重建特征，增强边缘等视觉感知特征的恢复；另外，在编码阶段构建视觉特性感知模块，利用残差块在局部建模方面的优势，增强浅层丰富的高频视觉特征；在合成和真实有雾数据集上与主流去雾方法对比，体现信号重建质量的PSNR和体现对比度、亮度和结构等综合因素的SSIM指标均有明显优势，所列对比算法中，在SOTS室内合成数据集上，PSNR和SSIM分别超出第二名0.77dB和0.0007，在室外真实数据集Dense-Haze上，PSNR和SSIM分别超出第二名0.40dB和0.0371。
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