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针对雾霾图像中含有高亮、大面积浓雾，天空区域无法清晰识别，求取出的图像偏暗、色彩失真的问题，提出了一种基于暗通道先验的自适应阈值分割和透射率补偿的去雾改进算法，通过OSTU阈值分割将图像分为前景区域和背景区域，求取亮暗通道，并通过统计函数计算出前景区域和背景区域所占的像素比例，加权求取大气光值。通过透射率补偿参数K的引进,使得求取的透射率更接近真实值，最后通过CLEAR法进行色度调整。实验结果表明，该法去雾后的图像细节信息保留完整，失真度减小，视觉上更加真实自然，信息熵平均提高7.03%，SSIM平均提高5.56%，MSE平均减小9.19%。

基于6s模型的影像大气校正工程 概述 调用py6s接口，自动读取影像头文件信息，对反向影像进行大气校正批处理。 环境与依赖 python版本3.6 conda安装Gdal conda安装-c conda-forge py6s 脚本说明 AtmosphericCorrection_Landsat8.py针对landsat8影像，已经可以工程化使用。 AtmosphericCorrection_Sentinel.py针对Sentinel影像，已经可以工程化使用。 AtmosphericCorrection_GF.py针对GF1、2影像，已经可以工程化使用。为了减少校正结果存储空间，程序中将大气校正的结果放大了10000倍。 测试 python .../AtmosphericCorrection/AtmosphericCorrection_Lansat8.py Input_dir=输入路径

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