基于感知损失和稠密残差双注意力去雾网络

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摘 要：针对大雾天气下捕获的图像存在对比度低、缺乏细节和色调偏移等现象，提出一种基于感知损失和稠密残差双注意力去雾网络，即在基于密集特征融合的多尺度增强去雾网络中引入注意力机制，首先在对编码器的Residual Block中加入了通道注意和像素注意机制，形成一个稠密残差双注意力块，并且在解码器部分添加了Eca-Net网络，使整个网络在图像复原过程中关注显著特征，从而提升了模型的细节恢复效果。（剩余14237字）

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