基于CSC-Mamba模型的遥感图像去雾方法

摘要

卫星捕获的遥感数据容易受到成像过程中悬浮粒子的影响而造成图像雾化现象，极大地影响遥感图像的清晰度。为了弥补这一不足，遥感图像去雾（RSID）非常必要。最近兴起的状态空间模型State Space Model(SSM)在建模线性复杂性和远程依赖关系方面的性能卓越，受其启发，笔者设计了一种基于CSC-Mamba(Cross-Shaped Convolutional Mamba Model)视觉模型遥感图像去雾技术。该技术基于SSM设计了RSMamba模块，利用其线性复杂性来实现全局上下文编码，大大降低了模型的复杂度。同时，利用卷积神经网络CNN以及基于自注意力机制设计CSwin模块来聚合不同方向域上的特征，以有效地感知雾分布的空间变化特征。通过这种方式，CSC-Mamba能够更好地提取雾特征，从而有效地去除雾对遥感图像的影响。通过在SateHaze1K公共数据集上的实验，结果表明本CSC-Mamba模型遥感图像去雾技术不仅具有较好的轻量化特征的同时性，还具有较高的去雾效果。

关键词

图像去雾 / 状态空间模型 / 卷积神经网络 / 自注意力机制 / CSC-Mamba模型