【摘 要】
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受到新冠肺炎疫情的影响,我国乡村旅游遭到重创,云端乡村旅游获得人们关注,但在“云上”旅游时,天气对用户云端体验具有较大影响,一旦遇上雾天则无法进行云端旅游。对于图像去雾的研究可以较大程度上帮助云端旅游减少天气等自然因素的影响,为用户提供清晰的旅游观景体验。当前图像去雾研究多限于室内,本文从发展云端旅游的视角,对自然条件下的图像进行去雾研究。传统的图像去雾多采用暗通道先验的方法,但暗通道原理应用在含
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受到新冠肺炎疫情的影响,我国乡村旅游遭到重创,云端乡村旅游获得人们关注,但在“云上”旅游时,天气对用户云端体验具有较大影响,一旦遇上雾天则无法进行云端旅游。对于图像去雾的研究可以较大程度上帮助云端旅游减少天气等自然因素的影响,为用户提供清晰的旅游观景体验。当前图像去雾研究多限于室内,本文从发展云端旅游的视角,对自然条件下的图像进行去雾研究。传统的图像去雾多采用暗通道先验的方法,但暗通道原理应用在含天空区域的图像会出现去雾效果不自然、噪声大的问题,基于此,本文提出了一种基于天空区域分割的图像去雾算法,其具体思路为:第一,对基于K-Means的天空区域分割算法进行改进,解决非天空区域离散的高光点被归纳入非天空区域的问题。利用边缘检测出轮廓的最大值,并与其他检测出的边缘轮廓值进行对比,将小于最大轮廓值的范围定义为非天空区域。第二,对图像去雾采用新的方法:使用Attention-Unet网络估计大气光强度,利用注意力机制优化图像去雾效果;通过GAN生成对抗网络在去雾图像和传输图之前对抗学习,提高结构一致性。研究发现,相较于暗通道去雾算法,本方法在SSIM结构相似性和PSNR峰值信噪比上有更优表现。本方法的平均值分别达到0.9246和31.4936,相比暗通道算法的0.9027和28.6330得到提升。本文的研究对云端旅游,提高雾天下图片的清晰度,促进云旅游发展有重要意义。
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