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DeeptransMap：一种用于单幅图像去雾的深度极深的透射率估计网络

DOI：10.1007/s11042-018-6536-x 期刊：Multimedia Tools and Applications 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 由于经典物理模型的不适定性，基于该模型的单幅图像去雾一直是一项具有挑战性的视觉任务。近年来，应用机器学习技术来估计关键参数——透射率，已被证明是解决这一问题的有效方案。因此，基于学习的透射率估计模型的鲁棒性与准确性至关重要，因其直接影响最终去雾效果。当前主流的此类去雾算法通常仅使用与雾相关的特征作为透射率估计模型的单一输入。然而，这些雾相关特征往往因存在两大缺陷，无法充分可靠地保留与雾相关的真实本征信息，最终导致其在某些去雾场景中效果欠佳。基于表征学习与深度卷积神经网络的相关研究，本文致力于通过提升透射率估计模型的鲁棒性与准确性来增强单幅图像去雾效果。具体而言，我们提出一种在深度神经网络架构中融合无监督与有监督学习的混合模型，以实现从单幅图像中获取精确的透射率图。实验结果表明，在相同估计目标下，本方法优于多种现有先进去雾技术，同时在透射率估计的计算复杂度方面保持了高效性。
作者： Jing Huang，Wen Jiang，Lin Li，Yuanqiao Wen，Gaojing Zhou
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过提出一种结合无监督和有监督学习的混合深度学习模型，以提高单幅图像去雾中透射率估计的鲁棒性和准确性。

研究成果

提出的DeeptransMap模型通过结合无监督特征提取与有监督深度学习，有效提升了单幅图像去雾中透射率估计的鲁棒性与准确性。实验结果表明，该模型在定性与定量评估中均优于现有先进方法，且推理阶段计算复杂度较低。未来工作可针对复杂雾霾条件处理及超参数优化等局限性进行改进。

研究不足

由于物理模型过于简单，该方法不适用于夜间雾霾图像或雾霾分布不均的图像。为PrismNet定制超参数（如图像块大小、隐藏层数量）既费力又依赖人工经验。该模型训练耗时较长（约8小时），但推理效率高且计算复杂度低。

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