單幅圖像去霧的多步融合自適應特征注意網絡

張嘉偉， 劉曉晨， 趙東花， 王晨光， 申 沖 ， 唐 軍， 劉 俊

(1. 中北大學 儀器科學與動態(tài)測試教育部重點實驗室， 山西 太原 030051；2. 中北大學 量子傳感與精密測量儀器山西省重點實驗室(201905D121001)， 山西 太原 030051；3. 東南大學 儀器科學與工程學院， 江蘇 南京 210096； 4. 中北大學 信息與通信工程學， 山西 太原 030051)

0 引 言

長期以來， 模糊場景下獲取的輸入圖像嚴重影響了計算機視覺任務的性能表現. 當環(huán)境受到諸如煙霧、 霧霾、 灰塵等大氣中漂浮顆粒物的影響時， 人類在自然界的活動就會受到嚴重的影響， 甚至因為能見度的缺乏而威脅到自身人身安全. 戶外拍攝的照片往往會出現對比度下降等問題， 其中包括顏色和結構細節(jié)的退化. 因此， 單幅圖像去霧逐漸成為一項重要的研究課題， 其目的是有效地從受損輸入圖像中恢復清晰圖像的基本信息. 這可以被用作許多領域的高級視覺任務的預先準備工作， 例如實時目標檢測、 遙感和自動無人運輸等等. 而其他的一些最初受到霧中環(huán)境影響的計算機視覺應用， 也有機會得以完成.

一般來講， 霧天圖像的生成可以通過經典的大氣散射模型來描述， 在物理大氣散射模型的基礎上， 早期研究中大多數去霧方法的提出依賴于物理學的先驗知識和各種假設[1-2]. 如He等[1]提出的暗通道先驗算法(DCP)就是其中最具代表性的算法， 這種方法在圖像去霧方面取得了一定的成績， 但其假設并不能準確地反映出圖像的內在屬性. 因此， 這些技術的性……