计算机辅助设计与图形学学报

作者：毛德乾, 高珊珊, 吕海霞, 张彩明, 周元峰

关键词：图像去雾, 局部Transformer, 多尺度, 金字塔结构, 密集连接

针对现有去雾方法大多无法较好地处理非均匀雾度雾天图像的问题, 提出一个高效的基于局部 Transformer的多尺度图像去雾网络 MIDNet. 首先利用局部 Transformer 的线性计算优势、窗口内的局部信息及像素间的远程关系, 设计多尺度特征提取器, 高效而全面地提取多尺度特征; 然后结合金字塔结构和密集连接提出特征聚合模块,实现多源多层级特征的全面聚合; 最后基于门控结构设计细节增强单元, 保留图像更多边缘等细节信息. 在RESIDE, O-HAZE, I-HAZE, NH-HAZE 和 NITER 数据集上的大量实验证明, MIDNet 获得了更优的视觉效果, 且在NITER 数据集上, MIDNet 相较于 SRKTDN 和 DeHamer 方法的 PSNR 分别提高了 5.552 0 dB 和 8.170 2 dB, SSIM 分别提高了 0.029 7 和 0.095 3.

来源：2025年第6期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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