雪天の劣化画像における不規則かつ多様な雪の形態に対応するために、二重注意機構を用いた精緻化画像去雪ネットワーク（Dual Attention Refinement Desnowing Network、DARDNet）を提案する。本ネットワークは次元分割処理戦略を導入し、チャネルとピクセルの二次元特徴を並列処理することで、複雑な特徴抽出とテクスチャの細部保護の両立を図る二つの注意機構を効果的に構成することを目的とする。チャネル注意機構は雪の形態に対する基礎モジュールを構築し、U字型ピラミッド構造で深層特徴を階層的に抽出する。一方、ピクセル注意機構は畳み込みと組み合わせた自己校正モジュールを形成し、高効率Transformerと連結して画像のテクスチャ細部に注目する。二つの注意機構による並列処理後、特徴融合を行い情報融合度を向上させる。CSD、SRRS、Snow100Kの三つのデータセットで検証され、CSDデータセットではPSNRが32.16 dB、SSIMが0.96を達成した。本手法は多様な雪形態の処理に優れ、テクスチャ細部を良好に再構築し、高品質な去雪画像を得られる。

単一画像去雪;チャネル注意機構;ピクセル注意機構;深層画像プライオリティ