【儀表網(wǎng) 儀表研發(fā)】圖像去霧是圖像處理經(jīng)典問(wèn)題之一，旨在從給定的模糊圖像中精確恢復(fù)清晰圖像。中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心大數(shù)據(jù)部外籍博士后Farah Deeba和博士生Fayaz A. Dharejo對(duì)深度學(xué)習(xí)在低級(jí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)圖像去霧中的應(yīng)用開(kāi)展研究，相關(guān)成果以A novel image dehazing framework for robust vision-based intelligent systems為題，發(fā)表在International Journal of Intelligent Systems上。
 

　　該研究提出一種漸進(jìn)式兩階段圖像去霧網(wǎng)絡(luò)框架來(lái)克服當(dāng)前圖像去霧算法的挑戰(zhàn)。該框架分為兩步：第一階段是提取編碼器和解碼器結(jié)構(gòu)的多尺度圖像特征。第二階段是顏色校正模型(CCM)，負(fù)責(zé)檢索接近地面實(shí)況的平衡顏色。其中，編碼-解碼器網(wǎng)絡(luò)由密集殘差注意力單元(DRAU)組成，該單元包含具有像素注意力機(jī)制的通道注意力。加權(quán)信息和霧度差異在沒(méi)有DRAU的情況下在各種通道的特征不一致。DRAU對(duì)這些不同的特征和像素進(jìn)行不均等地處理，為處理各種類型的詳細(xì)信息的知識(shí)方面提供了更多通用性。
 

　　在SOTS室內(nèi)和室外測(cè)試數(shù)據(jù)集上，研究使用最佳發(fā)布的峰值信噪比指標(biāo)33.55–33.44 dB和SSIM 0.9619–0.9714對(duì)結(jié)果進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明研究提出的兩階段網(wǎng)絡(luò)在視覺(jué)和定量方面均超過(guò)了目前最先進(jìn)的算法。