自适应Transformer网络下的单幅图像去雾方法

来源：计算机工程与应用杂志2024年第3期北京时间：

作者：金海波, 马琳琳, 田桂源

单位：辽宁工程技术大学 软件学院，辽宁 葫芦岛 125105

摘要：针对现有图像去雾方法对不同雾浓度的雾处理不完善、颜色失真、细节恢复不佳等问题，提出一种基于自适应Transformer的单图像去雾方法。该方法包括编码器、自适应Transformer、解码器三个模块。编码器将输入的图像进行局部特征提取，得到细节特征。为更好地对不同雾浓度进行提取，提出自适应Transformer，自适应Transformer可以在提取全局特征的基础上，自适应提取不同尺度颗粒雾度特征。解码器用于图像进行恢复与重建。该方法在SOTS室外测试集进行实验，其PSNR为27.45?dB，SSIM为0.954?6，与对比方法中最高的相比分别提高0.43?dB和0.005?3，从而验证出该方法取得了较好的客观结果。此外主观方面去雾图像有效改善了颜色失真，以及不同雾浓度处理不理想的问题。

关键词：图像去雾,Transformer,特征提取,注意力机制