无人机深度学习去雾算法

来源：机械与电子杂志2021年第04期北京时间：

作者：许哲;张少帅;郭璐;黄鹤;王会峰;尹康迪

单位：1. 中国电子科技集团公司第20研究所，陕西 西安 710068；
2. 长安大学电子与控制工程学院，陕西 西安 710064；
3.西安爱生技术集团公司，陕西 西安 710075；
4. 西北工业大学无人机系统国家工程研究中心，陕西 西安 710072

摘要：为解决无人机实际飞行过程中受到雾霾的影响，使获取的图像明显降质问题，提出了一种深度学习神经网络模型DLDN，利用神经网络模型实现无人机深度学习去雾算法。首先结合暗通道先验进行去雾网络模型设计，在保证去雾精度和效果下对网络结构进行优化；然后对含雾图像间隔多尺度卷积特征提取，采取最大池化层的方式对特征降维；最后通过修正线性单元和全连接对进行处理，得到回归结果。实验结果表明，该算法与原图相似度最高、鲁棒性较好且去雾效果明显，满足实际工程实时性要求。

关键词：无人机;去雾;深度学习;特征提取;DLDN