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摘要
针对现有大部分去雾算法中缺乏对不同雾霾区域的关注和浓雾区域细节信息恢复不理想的问题，提出了一种卷积神经网络和Transformer结合的非均匀去雾算法。首先，在浅层特征提取时，为了提升对浓雾区域的关注，构建并联双注意力卷积网络，分别从像素和通道的角度对图像进行不同的权重赋值；其次，在深层特征提取中，融入Transformer模块进行全局非均匀雾霾区域特征提取，既能充分捕获特征之间的长距离依赖关系，又避免普通卷积扩大感受野丢失细节信息问题；最后，设计了多特征融合重建网络，自适应的融合浅层、深层特征，重构清晰图像。通过大量实验，分别在公共数据集和自建非均匀雾霾数据集进行测试，实验结果显示，所提算法在视觉效果和客观评价指标上优于其他先进对比算法。
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