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摘要

针对雾天图像去雾中边缘纹理失真、物理约束不足的问题，文章以CMFNet为基准，提出复合物理先验与边缘协同的去雾网络CMFNet-SR。该网络引入边缘约束注意力模块ECAB强化细节，嵌入双物理先验模块PPM优化特征调制，并通过多任务损失函数实现协同优化。在RESIDE-SOTS与Haze4K数据集上的测试结果显示，SOTS集PSNR达26.19 dB、SSIM为0.944 0，较基线提升2.8%和3.0%；Haze4K集PSNR达19.72 dB、SSIM为0.850 5，较基线提升6.4%和8.7%。结果表明，所提方法去雾彻底、细节与色彩表现优异，具备良好泛化能力与实用价值。

关键词

图像去雾；边缘约束注意力；双物理先验模块；多任务损失函数

参考文献

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基金项目

宜宾学院校级青年培育项目“基于膜计算的图像增强算法研究”（2022PY09）

作者简介

薛一兰（1995.08—），女，汉族，山西长治人，讲师，硕士研究生，研究方向：图像去雾与增强；雷浪（2002.12—），男，汉族，四川泸州人，本科在读，研究方向：图像处理与模式识别；钱江（1994.03—），男，汉族，安徽铜陵人，助教，数据管理与信息服务科科长，硕士研究生，研究方向：图像处理与模式识别/高校信息化；解启娜（1995.10—），女，汉族，四川宜宾人，讲师，硕士研究生，研究方向：图像复原技术。