深度学习与先验方法在遥感与无人机影像去雾中的应用与挑战！

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在遥感与无人机应用中，高质量的图像至关重要，但大气雾霾会严重降低图像质量，使得图像去雾成为一个关键的研究领域。自从深度卷积神经网络被引入以来，已经提出了许多方法，随着视觉 Transformer 以及对比/少样本学习的发展，更多的方法也应运而生。 同时，也有关于适用于各种遥感领域（RS）的去雾架构的论文发表。这篇综述超越了传统的对基准雾天数据集的关注，作者还探讨了将去雾技术应用于遥感与无人机数据集的情况，全面概述了这些领域中的深度学习与基于先验的方法。 作者确定了关键挑战，包括缺乏大规模的遥感数据集以及需要更稳健的评价指标，并概述了潜在的解决方案和未来的研究方向以应对这些挑战。 据作者所知，这是首次提供对基于基准和遥感数据集（包括基于无人机的影像）的现有及最近（截至2024年）的去雾方法 ………………………………