研究目的
提出一种单图像去雾新框架，该框架将深度先验融入迭代方案以自适应优化透射图，旨在克服传统方法及依赖大量训练数据的基于CNN方法的局限性。
研究成果
提出的基于深度先验的自适应传输优化方法有效解决了单幅图像去雾难题，相比现有方法产生了更优的结果。将深度先验融入优化过程能实现更精确的传输估计和更好的图像细节保留，展现了该方法的实际应用潜力。
研究不足
该方法的效果取决于初始传输图的质量以及从小型训练数据集中提取的深度先验的有效性。对于极端雾霾条件或具有复杂场景的图像，其适用性可能有限。
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[2018年IEEE第四届多媒体大数据国际会议（BigMM）- 中国西安（2018.9.13-2018.9.16）] 2018年IEEE第四届多媒体大数据国际会议（BigMM）- 基于深度先验的自适应传输优化单图像去雾方法
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[2018年IEEE第四届多媒体大数据国际会议（BigMM）- 中国西安（2018.9.13-2018.9.16）] 2018年IEEE第四届多媒体大数据国际会议（BigMM）- 基于深度先验的自适应传输优化单图像去雾方法
DOI：10.1109/BigMM.2018.8499310
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
许多传统单幅图像去雾方法采用人工设计的先验知识来估计透射率并恢复潜在场景。然而，为不同真实雾霾场景设计通用先验具有挑战性。虽然卷积神经网络（CNN）也被用于端到端去雾处理，但其高度依赖训练数据。本研究提出一种创新框架，通过将深度先验融入迭代方案来实现透射图的适应性优化。具体而言，我们首先基于广泛应用的交替方向乘子法（ADMM），通过求解隐式正则化透射优化模型建立基础迭代流程；随后设计残差CNN从较小规模训练数据集（相较于现有去雾网络）中提取深度先验以指导ADMM迭代，最终形成自适应透射优化公式。大量实验结果表明，本方法产生的效果显著优于其他方案。
作者：
Shiqi Li，Risheng Liu，Xin Fan，Haojie Li
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