연구진은 UAV 이미지의 안개 문제를 해결하기 위해 새로운 UAV 대기 산란 모델(UASM)을 제안했어요. UASM은 비행 고도, 시야각, 소광을 고려하여 UAV 이미지의 비균일한 안개 분포를 특징짓습니다.
UASM을 기반으로 기하학 정보를 활용한 딥 언폴딩 네트워크(GP-DUN) 프레임워크를 개발했는데, 이는 안개 제거 성능을 향상시킵니다.
GP-DUN은 투과율을 추정하는 LGE, UASM을 통합하는 GeoGDM, 텍스처 복원을 위한 PE-PMM 모듈로 구성되어 있으며, UASM-HazeSet 데이터셋을 구축하여 성능을 검증했습니다.