dehaze pytorch

### PyTorch中的去雾技术实现

在计算机视觉领域，图像去雾是一个重要课题。为了改善受雾霾影响的图片质量，在PyTorch框架下存在多种方法来构建和训练用于去除图像中雾气效果的模型。

一种常见的做法是基于卷积神经网络(CNN)，通过设计特定架构如U-Net来进行端到端的学习过程[^1]。具体来说，可以采用预处理过的有雾图作为输入，并利用无雾的真实场景照片充当目标输出；在此基础上调整权重直至预测结果尽可能接近实际状况为止。

对于初学者而言，可以从GitHub上查找开源项目获取灵感和支持。许多研究者会分享自己开发好的代码库以及详细的文档说明如何安装依赖项并运行实验。例如，“Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks”这篇论文对应的官方实现就提供了很好的学习材料[^2]。

此外，还可以探索其他先进的算法比如AOD-net (All-in-One Dehazing Network), GridDehazeNet等，这些都在一定程度上提高了效率或是增强了泛化能力。值得注意的是，当尝试复现某个特定的研究成果时，务必仔细阅读原文献及其附带资源，确保理解其背后的原理和技术细节。

import torch
from torchvision import transforms, models
from PIL import Image

# 假设已经加载了一个预训练好的去雾模型model_dehaze
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
])

def dehaze_image(image_path):
    img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    tensor_img = transform(img).unsqueeze(0)

    model_dehaze.eval()
    with torch.no_grad():
        output = model_dehaze(tensor_img)
    
    result = transforms.functional.to_pil_image(output.squeeze())
    return result