基于多尺度并行残差网络的图像去雾算法北大核心CSCD

雾降低了图像的清晰程度和细节信息,从而对后续视觉信息处理的影响是一个具有挑战性的问题。现有的图像去雾算法虽能去除雾度,但对处理户外浓雾场景的效果较差。为了突破现有去雾算法的局限性,结合大气散射物理模型,提出了一种端到端的多尺度并行融合去雾网络。采用多尺度卷积从整体到局部提取不同尺度的特征,并对这些特征进行多次并行融合;通过引入残差模块对细节特征进行深入学习,可以恢复出更多的图像细节。实验结果和数据分析表明,提出的方法在合成图像和真实图像上都能表现出良好的去雾性能,PSNR和SSIM指标平均同比提升3%。