针对当前去雾算法经常出现过度曝光、颜色失真等问题,提出了一种基于全卷积回归网络的去雾算法。该回归网络基于端到端系统,由特征提取和特征融合两部分构成。首先,输入有雾图像,经过特征提取和特征融合,最终回归为粗透射率图;之后使用导向滤波对其进行优化,再利用大气物理散射模型反演出无雾图像;最终采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)对无雾图像进行增强,以得到更符合人类视觉的清晰图像。所提算法不仅可以有效避免去雾后出现的过度曝光和颜色失真等问题,而且能保留图像完整的细节信息,具有较好的去雾效果。

针对传统的单幅图像去雾算法容易受到雾图先验知识制约及颜色失真等问题,提出了一种基于深度学习的多尺度卷积神经网络(CNN)单幅图像去雾方法,即通过学习雾天图像与大气透射率之间的映射关系实现图像去雾。根据大气散射模型形成雾图机理,设计了一个端到端的多尺度全CNN模型,通过卷积层运算提取有雾图像的浅层特征,利用多尺度卷积核并行提取得到有雾图像的深层特征,然后将浅层特征和深层特征进行跳跃连接融合,最后通过非线性回归得到雾图对应的透射率图特征,并根据大气散射模型恢复出无雾图像。采用雾图数据集对该模型进行训