基于深度学习的图像去雾算法：FFA-Net（Feature Fusion Attention Network） 题目描述 图像去雾旨在从有雾图像中恢复出清晰的无雾图像，这是一个典型的图像恢复问题。雾霾会降低图像对比度、模糊细节，并导致颜色失真。传统方法依赖于大气散射模型，但往往依赖手工设计的先验，在复杂场景下效果有限。FFA-Net是一种端到端的深度学习去雾算法，它通过特征融合和注意力机制，自适应地处理雾霾分布不均的问题，在多个基准数据集上取得了优异性能。 解题过程 问题建模与大气散射模型 大气散射模型描述了雾图形成过程： \( I(x) = J(x)t(x) + A(1 - t(x)) \) 其中： \( I(x) \) 是有雾图像 \( J(x) \) 是目标清晰图像 \( A \) 是全球大气光值 \( t(x) \) 是透射率图，反映光线传播中的衰减程度 去雾的目标是从 \( I(x) \) 中估计 \( A \) 和 \( t(x) \)，进而求解 \( J(x) \)。FFA-Net直接学习从 \( I(x) \) 到 \( J(x) \) 的映射，避免显式估计中间参数。 FFA-Net的整体架构 FFA-Net采用编码器-解码器结构，核心模块包括： 多尺度特征提取 ：使用不同膨胀率的空洞卷积并行提取多尺度特征，捕获局部细节和全局雾霾分布。 特征融合注意力（FFA）模块 ：核心创新点，通过通道注意力和像素注意力机制，自适应加权不同特征的重要性。 全局残差学习 ：将输入有雾图像与网络输出相加，确保细节保留和训练稳定性。 特征融合注意力模块的细节 通道注意力 ：对每个通道计算全局平均池化，生成通道权重向量，突出对去雾重要的特征通道（如颜色恢复相关的通道）。 像素注意力 ：对每个像素位置生成权重图，强调雾霾浓重的区域（如远处景物），使网络集中处理困难区域。 融合方式 ：将多尺度特征分别输入通道和像素注意力模块，加权后相加，再通过1×1卷积融合。 损失函数设计 使用均方误差（MSE）和感知损失相结合： MSE损失 ：直接约束输出图像与真实清晰图像的像素级差异。 感知损失 ：基于预训练VGG网络的特征差异，确保恢复图像在语义层面与真实图像一致，提升视觉质量。 训练与优化策略 使用Adam优化器，学习率逐步衰减。 数据增强：随机裁剪、翻转，模拟不同雾浓度。 在RESIDE数据集（包含合成和真实雾图）上训练，验证模型泛化能力。 实验结果分析 在SOTS室外数据集上，FFA-Net的PSNR比传统方法（如DCP）高出约5dB，比早期深度学习模型（如DehazeNet）提升2dB。 视觉对比显示，FFA-Net能有效恢复细节、消除色偏，尤其在浓雾区域表现稳健。 总结 FFA-Net通过注意力机制动态融合多尺度特征，解决了雾霾分布不均的挑战。其端到端设计简化了流程，而残差学习保障了细节恢复。该方法体现了深度学习在图像恢复任务中自适应建模的优势。