南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：何　涛,许广峰,徐　鹤,杨　忆

单位：南京邮电大学 电子与光学工程学院、柔性电子（未来技术）学院，江苏 南京 210023南京邮电大学 电子与光学工程学院、柔性电子（未来技术）学院，江苏 南京 210023南京邮电大学 计算机学院、软件学院、网络空间安全学院，江苏 南京 210023；江苏省无线传感网高新技术研究重点实验室，江苏 南京 210023南京邮电大学 电子与光学工程学院、柔性电子（未来技术）学院，江苏 南京 210023

关键词：对比学习；特征提取；特征金字塔；特征融合；图像去雾

基金：国家重点研发计划（2019YFB2103003）资助项目

现有的图像去雾算法，只采用了清晰图像来指导去雾网络的训练，而没有利用模糊图像，从而造成去雾不彻底，细节信息不完整的问题。为此提出了一种对比正则化的方法，利用模糊图像和清晰图像共同指导去雾网络的训练。对比正则化保证恢复后的图像信息向清晰图像方向靠近，远离模糊图像的方向。此外提出一种新的金字塔通道的特征自适应融合网络。该网络包含3个部分：三尺度特征提取网络、特征自适应混合模块(PCFM)和图像重建模块。三尺度特征提取模块同时捕捉不同尺度特征。金字塔结构和特征自适应融合操作，有效地提取相互依赖地特征，并以金字塔的方式有选择性地聚集更重要的特征。图像重建模块用于重建特征，恢复清晰的图像。实验结果表明，与现有的经典去雾算法相比，客观评价指标：峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)都得到了提升，并改善了去雾不彻底和颜色失真的现象。

来源：2023年第01期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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