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基于多级特征细化与融合的视觉注意力去雾网络( Visual Attention Dehazing Network with Multi-level Features Refinement and Fusion )
Shibai Yin Yibin Wang Yee-Hong Yang
图像去噪对于许多计算机视觉任务是非常重要的。然而，典型的基于CNN的方法学习从模糊图像到清晰图像的直接映射，忽略了相关的模糊先验和多级特征。本文提出了一种新的多级细化融合视觉注意力去霾网络(VADN),利用霾注意力图作为霾相关先验,学习多级特征之间的互补霾信息。VADN包含一个特征提取网络、一个递归精化网络和一个编解码网络。特征提取网络捕获多级特征。递归细化网络通过交替地将低级特征和高级特征作为输入来生成和细化霾关注图。然后，将雾霾关注图注入编解码网络，借助从信息量大的多级特征中学习到的互补信息，获得清晰的图像。实验结果表明,VADN的平均PSNR为32.50dB,比大多数现有方法的PSNR提高了5.14dB。此外，VADN的运行时间为0.067s，仅为最近增强型pix2pix去hazing网络运行时间的55%。
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