上下文协同与混合注意力机制驱动的图像去雾算法
Image dehazing algorithm driven by contextual collaboration and hybrid attention mechanism
重庆邮电大学 软件工程学院, 重庆 400065
摘要
现有的去雾模型在处理雾霾图像时，常因雾霾在不同像素和局部区域的分布不均匀，导致特征提取不充分，进而削弱了对图像纹理和边缘信息的捕捉，影响去雾效果。针对这一问题，提出了一种全新的多域注意力机制与上下文协同的图像去雾方法—HACNet网络。HACNet创新性的提出了以多域注意力机制(MDA)为基础的混合注意力融合算法(HAF)用于整合局部和全局特征，实现了特征的精细化处理与自适应权重分配。同时提出了上下文自适应感知网络协同多尺度膨胀卷积(CAAC)，增强了模型对多尺度特征的感知能力，有效应对雾霾浓度的区域差异。实验结果表明，HACNet 在 RESIDE、NH-Haze 和 Dense-Haze 等数据集上均优于目前的先进去雾模型。HACNet 通过多尺度雾霾特征捕捉以及局部和全局细节的平衡，有效提高了去雾性能，具有较强的应用潜力。源代码发布在https://github.com/ruicys/HACNet。
基金项目
重庆市技术创新与应用发展重大专项(2024TIAD-STX0047)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0506
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第8期
发布历史
[2025-03-20] 优先出版
引用本文
赵志强, 何进良. 上下文协同与混合注意力机制驱动的图像去雾算法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (8). (2025-03-21). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0506. (Zhao Zhiqiang, He Jinliang. Image dehazing algorithm driven by contextual collaboration and hybrid attention mechanism [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (8). (2025-03-21). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0506. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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