基于频率注意力的多尺度去雾生成对抗网络（Frequency Attention-based Multi-Scale Dehazing GAN）

《Digital Signal Processing》：Frequency Attention-based Multi-Scale Dehazing GAN

去雾方法中，无配对数据训练常导致细节丢失和伪影问题。本文提出FAM-DGAN，通过频率指导特征增强模块FGFE利用FFT提取频率特征，抑制噪声；结合多尺度混合注意力MHA自适应融合多尺度特征，有效提升细节恢复和视觉真实感。实验表明PSNR提升0.9dB，SSIM提高0.01，CIEDE和LPIPS分别达到5.96和0.036，优于现有方法。

　　近年来，图像去雾技术在计算机视觉领域取得了显著进展，尤其在提升图像清晰度和视觉质量方面。然而，尽管一些基于生成对抗网络（GANs）的去雾方法在无配对数据集上展现出良好的泛化能力，它们生成的去雾图像仍然存在细节丢失、伪影和失真等问题。为了解决这些挑战，研究者们不断探索新的方法和模型架构，以更好地利用无配对数据进行去雾处理。其中，频率注意力机制与多尺度融合策略的结合，成为提升去雾效果的重要方向。

去雾技术的核心目标是去除图像中的雾霾效应，从而恢复图像的清晰度和真实感。雾霾会显著降低图像的对比度和信噪比，使得图像细节模糊、颜色失真，进而影响后续的图像分析、识别和理解任务。在实际应用中，获取高质量的配对数据（即同时包含雾霾图像和无雾霾图像的数据集）往往面临困难，因为这些数据需要人工采集或合成，而合成数据与真实图像之间可能存在较大的差异。因此，研究基于无配对数据的去雾方法，具有重要的现实意义。

目前，一些基于GANs的去雾方法已经取得了一定的成果，它们通过引入对抗训练和对比学习机制，能够在没有真实配对数据的情况下生成较为清晰的图像。然而，这些方法在处理复杂场景时仍然存在局限性。例如，一些方法在特征重建过程中可能丢失关键信息，导致图像细节模糊、颜色失真。此外，由于缺乏有效的像素级监督，这些方法在恢复图像的高频细节和纹理信息方面效果有限。部分方法虽然引入了多尺度特征融合机制，但其网络结构较为简单，无法充分捕捉图像的全局和局部信息，从而影响了去雾的整体效果和视觉一致性。

为了克服上述问题，本文提出了一种基于频率注意力机制的多尺度去雾GAN（FAM-DGAN）。该方法的核心思想是利用频率域信息来增强图像的特征表示，同时通过多尺度融合策略来更好地捕捉图像的上下文信息。FAM-DGAN主要包括两个关键模块：频率引导的特征增强模块（FGFE）和多尺度混合注意力机制（MHA）。FGFE模块通过频率引导注意力（FGA）技术，在图像的通道和空间维度上提取频率敏感的特征，从而增强图像的关键区域（如边缘和纹理）的结构信息，同时抑制噪声成分。MHA机制则通过多尺度特征的并行融合，提升网络对图像细节和上下文信息的感知能力，使去雾效果更加自然和真实。

在具体实现上，FGFE模块首先对输入的雾霾图像进行频域分析，利用快速傅里叶变换（FFT）技术提取图像中的频率信息。然后，通过频率引导注意力机制，对不同频率的特征进行加权处理，以增强图像的结构信息，同时降低噪声干扰。这种处理方式能够有效提升图像的特征表示能力，使得去雾后的图像在保留原始细节的同时，更加清晰和真实。此外，FGFE模块还支持不同卷积核大小的使用，以适应不同尺度的特征提取需求，从而增强模型的适应性和泛化能力。

MHA机制则通过多尺度特征的融合来提升网络的整体性能。该机制能够在多个分支中并行处理不同尺度的特征，提取出图像的显著信息，并通过注意力机制进行有效的特征加权和融合。这种多尺度融合策略能够增强网络对图像上下文信息的感知能力，使得去雾后的图像在视觉上更加一致和自然。同时，MHA机制还能够提升网络对图像细节的恢复能力，使得去雾后的图像在复杂场景下依然保持较高的质量。

为了验证FAM-DGAN的有效性，本文在多个公开数据集上进行了实验测试，包括广泛使用的RESIDE数据集、合成数据集HTset以及遥感数据集Haze1k。实验结果表明，FAM-DGAN在细节恢复和视觉感知一致性方面均优于现有的去雾方法。在自然图像和遥感图像的测试中，FAM-DGAN在PSNR指标上实现了0.9 dB的提升，在SSIM指标上提高了0.01，在CIEDE和LPIPS指标上分别达到了5.96和0.036的最优结果。这些结果表明，FAM-DGAN在去雾效果和图像质量方面具有显著优势。

此外，本文还对FAM-DGAN的模型结构进行了详细分析。FGFE模块和MHA机制的结合，使得该方法能够在频率域和空间域上同时处理图像信息，从而提升去雾的整体效果。FGFE模块通过频率引导注意力机制，能够在图像的不同频率成分中提取出关键的结构信息，而MHA机制则通过多尺度特征的融合，使得网络能够更全面地感知图像的上下文信息。这种双重机制的结合，使得FAM-DGAN在处理复杂场景时，能够更好地恢复图像的细节和纹理信息，同时保持较高的视觉质量。

在实验设置方面，本文采用了多种数据集进行评估，以确保模型的泛化能力。对于RESIDE数据集，本文从OTS（Outdoor Training Set）中随机选取了6,480张无配对图像作为训练集，而测试集则使用了SOTS（Synthetic Objective Testing Set）中的户外部分，其中包括500张雾霾图像和500张对应的清晰图像。对于HTset数据集，本文采用了合成的雾霾图像和清晰图像进行训练和测试，以验证模型在合成数据上的表现。对于Haze1k数据集，本文则使用了真实的遥感图像，以测试模型在实际应用场景中的性能。

实验结果表明，FAM-DGAN在多个数据集上的表现均优于现有方法。特别是在自然图像和遥感图像的测试中，FAM-DGAN在PSNR和SSIM指标上均取得了显著的提升。同时，在CIEDE和LPIPS指标上，FAM-DGAN也表现出了更好的性能，这表明该方法在提升图像的视觉质量和感知一致性方面具有优势。此外，FAM-DGAN在处理复杂场景时，能够更好地恢复图像的细节和纹理信息，使得去雾后的图像更加自然和真实。

本文的研究成果不仅为无配对图像去雾问题提供了新的解决方案，也为计算机视觉领域的相关应用带来了新的思路。通过引入频率引导注意力机制和多尺度混合注意力机制，FAM-DGAN能够在不依赖配对数据的情况下，有效提升图像的去雾效果和视觉质量。这种方法的应用前景广阔，尤其在自动驾驶、交通监控等需要高清晰度图像的领域具有重要的价值。

在作者贡献方面，本文的四位作者分别承担了不同的研究任务。Xuanlin Zhu主要负责整体框架的设计、方法的提出以及论文的撰写和修改。Jin Ning则专注于方法的实现和可视化工作。Xu Wu负责实验的设计和验证，而Bin Duo则参与了论文的撰写和修改。四位作者的共同努力，使得FAM-DGAN能够在多个方面取得突破性进展。

此外，本文还强调了研究的伦理和利益冲突问题。作者声明，他们没有已知的与本研究相关的利益冲突或个人关系，这确保了研究的客观性和公正性。通过这种方式，本文的研究成果能够更好地服务于实际应用，为计算机视觉领域的发展做出贡献。

总的来说，本文提出的FAM-DGAN方法在无配对图像去雾领域具有重要的应用价值。通过频率引导注意力机制和多尺度混合注意力机制的结合，该方法能够有效提升图像的去雾效果和视觉质量。实验结果表明，FAM-DGAN在多个数据集上的表现均优于现有方法，特别是在细节恢复和视觉感知一致性方面取得了显著的提升。这些成果不仅为无配对图像去雾问题提供了新的解决方案，也为计算机视觉领域的相关应用带来了新的思路。