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提出一种基于注意力机制的多层次特征融合的图像去雾算法.该算法通过残差密集网络和自校准卷积网络来提取不同尺度的特征，再利用双重注意单元和像素注意力将特征融合重建.同时采用一种由均方误差损失、边缘损失和鲁棒性损失函数相结合的损失函数，可以更好地保留细节特征.实验表明，该算法与其他去雾算法相比在峰值信噪比和结构相似度指标上得到一定的提高，去雾图像在主观视觉上取得了较好表现.
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福州大学学报(自然科学版)
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2024
Issue： 01
Volume： 52
Page： 7-13
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