【摘 要】
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针对航空雾天情况下,所获取的图像易造成清晰度和保真度下降,以至于目标难以被检测到的问题,本文提出了一种结合先验的密集注意力去雾网络。该网络以密集块和注意块为基础,采
【机 构】
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中国民用航空飞行学院飞行技术与飞行安全科研基地
【基金项目】
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民航局民航安全能力建设资金支持研究项目(TM2018-3-1/2),大学生创新创业训练项目资助(S201910624015)
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针对航空雾天情况下,所获取的图像易造成清晰度和保真度下降,以至于目标难以被检测到的问题,本文提出了一种结合先验的密集注意力去雾网络。该网络以密集块和注意块为基础,采用编码器-解码器结构,可以直接学习输入图像与相应的无雾图像之间的映射关系,而不依赖于传统的大气散射模型。此外,为了更好地处理不均匀的雾天图像,首先从原始雾天模糊图像中提取出初始模糊密度图,然后与原始雾天图像一起作为网络的共同输入。最后,本文合成了大规模航空图像去雾数据集,包含均匀和非均匀两类子集。实验结果和数据分析表明,所提出的方法在合成图像和
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