基于混合注意力生成对抗网络的遥感图像去雾方法

[目的/意义]近年来，深度学习在遥感图像去雾领域取得了显著进展，尤其是在引入注意力机制以提升特征学习方面。然而，传统的注意力机制大多依赖全局平均池化，导致模型对特定影响点的敏感性过高，难以有效应对遥感图像中的去雾问题。为了提高去雾技术的效果，满足农业、城市规划等领域对图像质量日益增长的需求，现有方法亟需改进。[方法]本研究提出了一种混合注意力生成对抗网络（Hybrid Attention-Based GenerativeAdversarial Network, HAB-GAN）。该模型通过结合高效通道注意力模块与空间注意力模块，嵌入生成对抗网络架构中，实现了对遥感图像去雾效果的显著提升。高效通...

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Bibliographic Details

Published in:	智慧农业（中英文） Vol. 7; no. 2; pp. 172 - 182
Main Authors:	马六, 毛克彪, 郭中华
Format:	Journal Article
Language:	Chinese
Published:	中国农业科学院农业信息研究所 01.03.2025
Subjects:	遥感图像 高效通道注意力模块 去雾 生成对抗网络 空间注意力模块 深度学习
ISSN:	2096-8094
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