激光与红外

作者：王朝辉

单位：1.沈阳大学,视觉感知与智能计算沈阳市重点实验室,辽宁 沈阳 110044；2.中国电子科技集团公司第十一研究所,北京 100015；3.沈阳大学,科技创新研究院,辽宁 沈阳 110044)；

关键词：图像去雾;DHSRGAN;深度学习;残差结构;注意力机制

基金：辽宁省应用基础研究计划项目(No.2023JH2；No.101300205)；沈阳市科技计划项目(No.23407333)资助。

针对航拍图像往往受雾霾天气影响出现图像模糊、细节丢失等问题,本研究提出了一种基于改进SRGAN的无人机航拍图像去雾算法,旨在快速高效地去除航拍图像中的雾霾并恢复图像细节和纹理信息。本文重新设计判别器核心结构SResblock并引入CBAM注意力机制,完成了对原始SRGAN的改进,提出DH SRGAN算法。在VISDRONE户外航拍合成雾数据集上测试结果显示,本算法在单幅图像去雾方面取得了显著提升,去雾后的图像与原始图像PSNR 达2448dB、SSIM 达9529,两项指标均优于传统算法。相比原始SRGAN,DH SRGAN算法更加轻量化,适合嵌入到无人机侦察任务中的图像预处理流程。

来源：2024年第6期

《激光与红外》期刊编辑部

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