摘要:针对当前去雾算法效率不高、细节恢复较差等问题，提出一种改进多尺度AOD-Net(all in one dehazing network)的去雾算法。通过增加注意力机制、调整网络结构和改变损失函数这3方面的改进，增强网络的特征提取和恢复能力。模型的第1层增加空间金字塔注意力 (spatial pyramid attention，SPA)机制，使网络在特征提取过程中避免冗余信息。将网络改成拉普拉斯金字塔型结构，使模型能够提取不同尺度的特征，保留特征图的高频信息。使用多尺度结构相似性 (multi-scale structural similarity，MS-SSIM)+L1损失函数替换原有的损失函数，提高模型保留结构的能力。实验结果表明，本方法去雾效果更好，细节更丰富。在定性可视化评价方面，去雾图像效果优于原网络。在定量评估层面，与原网络相比PSNR值提升了2.55 dB，SSIM值提升了0.04，IE熵值增加了0.18，这些数值指标充分验证了本算法的出色去雾效果和稳定性。