基于深度学习的图像去雾算法

图像去雾是指通过处理雾霾图像，使其恢复成清晰的图像。基于深度学习的图像去雾算法是近年来研究的热点之一。下面是一种基于深度学习的图像去雾算法的步骤：

1. 首先，对输入的雾霾图像进行预处理，将其转换为灰度图像，并进行归一化处理。

2. 然后，使用一个深度卷积神经网络（CNN）来学习雾霾图像和无雾图像之间的映射关系。这个CNN可以是一个已经预训练好的模型，如VGG16或ResNet50，也可以是从头训练的网络。

3. 接下来，使用学习到的CNN模型来去除输入雾霾图像中的雾霾。这一步可以通过将输入图像送入CNN模型中，然后将输出图像与输入图像进行差分来实现。

4. 最后，对去雾后的图像进行后处理，以进一步提高图像的质量和清晰度。这可以包括去除噪声、增强对比度等操作。

需要注意的是，基于深度学习的图像去雾算法需要大量的训练数据，才能够获得良好的效果。同时，该算法的计算复杂度也较高，需要较强的计算能力来支持。