눈 내리는 환경에서 불규칙하고 다양한 눈송이 형태의 열화된 이미지 문제를 해결하기 위해, 이중 주의 메커니즘 기반 정교한 이미지 제설 네트워크(Dual Attention Refinement Desnowing Network, DARDNet)를 제안한다. 네트워크는 차원 분할 처리 전략을 도입하여 채널 및 픽셀의 두 차원 특징을 병렬 처리하며, 복잡한 특징 추출과 텍스처 세부 보호를 모두 고려할 수 있는 두 가지 주의 메커니즘을 효과적으로 구성하는 것을 목표로 한다. 채널 주의 메커니즘은 눈송이 형태를 위한 기본 모듈을 구축하며, U자형 피라미드 구조를 형성하여 심층 특징을 단계별로 추출한다; 픽셀 주의 메커니즘은 합성곱과 결합하여 자기 보정 모듈을 형성하며, 효율적인 변환기(Transformer)를 이어붙여 이미지 텍스처 세부에 집중한다; 두 주의 메커니즘의 병렬 처리 후 특징 융합을 수행하여 정보 융합도를 향상시킨다. CSD, SRRS 및 Snow100K 세 가지 데이터셋에서 검증하였으며, CSD 데이터셋에서 PSNR 32.16 dB, SSIM 0.96을 달성하였다. 본 방법은 다양한 눈송이 형태 처리에 강점을 가지며, 텍스처 세부를 잘 재구성하여 고품질의 제설 이미지를 얻을 수 있다.

단일 이미지 제설;채널 주의 메커니즘;픽셀 주의 메커니즘;심층 이미지 우선순위