基于多尺度信息与HSV空间的图像去沙尘算法

摘要

在沙尘天气下，室外拍摄的图像通常会出现模糊、色偏等，严重影响了户外计算机视觉系统的性能。现有的沙尘图像增强算法在大面积天空区域常常出现颜色失真的问题。对此，设计了一种基于多尺度信息和HSV(Hue, Saturation, Value)空间的图像去沙尘算法，通过多尺度残差去沙尘模块去除沙尘，利用HSV全局调整模块进一步调整图像色偏，之后通过基于注意力机制的特征融合模块将两个模块的输出按照对应的权重进行融合，恢复出高质量的图像。实验结果表明，所提沙尘图像增强算法消除了图像中的色偏，在主客观评价中都取得了较好的效果。

关键词

图像去沙尘 / 深度学习 / HSV颜色空间 / 注意力机制 / 扩张残差卷积模块

基金资助

国家重点研发计划（2023YFE0205800）; 国家自然科学联合基金资助项目（U23A20285）;国家自然科学基金面上项目（62471442）; 山西省重点研发计划（202302150401011）; 中央引导地方科技发展项目（YDZJSX2024D037）; 国家自然科学基金-青年基金资助项目（62301507）; 山西省基础研究计划（自由探索类）资助项目（202303021222094）