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摘要

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由于严峻的信息失真，单图像去雾一直是高级计算机视觉任务中的一个具有

挑战性的问题。传统算法中，基于物理模型进行去雾的尝试最多，但是通过先验

知识对物理模型中的重要参数进行估算，不可避免的会造成误差，最终影响去雾

性能。而基于深度学习的图像去雾算法虽然提升了去雾性能，但去雾结果仍存在

光晕、颜色失真，以及细节还原度不高的问题。一方面，端到端去雾算法采用单

纯数据驱动的方式来进行训练，算法无法通过学习