基于改进DeblurGAN网络的绝缘子图像去雾算法

摘要：

针对有雾气象条件下室外绝缘子图像模糊而造成的绝缘子识别与检测受到严重影响的问题,提出了基于改进DeblurGAN网络的绝缘子图像去雾方法.将DeblurGAN网络生成器中的 3个残差块替换为密集空洞卷积模块.在保持网络深度的同时,通过增大网络的感受野的方法来获取雾图更多的上下文信息.同时,在生成器上采样路径上,逐步融合 CBAM(Convolutional block attention module)来增大关键信息权重、抑制背景像素的干扰、保持细节信息.利用像素级损失函数提升网络精度.实验验证结果表明,所提算法去雾效果明显.

关键词：绝缘子图像、单幅图像去雾、条件生成对抗网络、密集空洞卷积、混合注意力机制

所属期刊栏目：39

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项2020MS122

在线出版日期：2023-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：39-47