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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明公开了一种图像去雾方法、装置及设备，所述方法包括：获取待处理有雾图像，将有雾图像输入预先训练的去雾模型，获得有雾图像对应的无雾图像；所述去雾模型包括多个残差群组，所述残差群组包括若干串联的残差双重注意力融合模块，残差双重注意力融合模块包括残差块、第一卷积层、通道注意力模块、像素注意力模块和第二卷积层，所述残差块的输出经第一卷积层分别与所述通道注意力模块和像素注意力模块的输入连接，所述通道注意力模块和像素注意力模块的输出融合再进行输出处理，用于实现残差双重注意力融合模块的输出在每个通道图增强全局依赖的同时获得像素特征。本发明将残差双重注意力融合模块作为神经网络的基本模块，提高了去雾效果。

主权项：1.一种图像去雾方法，所述方法包括：获取待处理有雾图像；将所述待处理有雾图像输入预先训练的去雾模型，获得所述待处理有雾图像对应的无雾图像；其特征在于，所述预先训练的去雾模型包括多个残差群组，所述残差群组包括若干串联的残差双重注意力融合模块，所述残差双重注意力融合模块包括残差块、第一卷积层、通道注意力模块、像素注意力模块和第二卷积层，所述残差块的输出经第一卷积层分别与所述通道注意力模块和像素注意力模块的输入连接，所述通道注意力模块和像素注意力模块的输出融合后再进行输出处理，用于实现残差双重注意力融合模块的输出在每个通道图增强全局依赖的同时获得像素特征；其中，通道注意力模块由输入特征输入全局平均池化、卷积层、ReLU激活函数、卷积层、Sigmoid激活函数，得到的输出权重和输入特征进行逐元素相乘得到通道注意力模块的输出，其表达式如下： 式中，代表在位置的通道的输入的像素值，；在全局平均池化后，特征图的维度由变为；是ReLU激活函数，是Sigmoid激活函数，是逐元素相乘；通道注意力模块输入到通道注意力模块输出之间的映射函数是；像素注意力模块由输入特征输入卷积层、ReLU激活函数、卷积层、Sigmoid激活函数，得到的输出权重和输入的特征进行逐元素相乘得到像素注意力模块的输出其表达式如下： 式中为输出的特征权重，维度由变为，像素注意力模块输入到通道注意力模块输出之间的映射函数是。

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百度查询： 南京邮电大学 图像去雾方法、装置及设备