基于物理模型的图像去雾方法有哪些

基于物理模型的图像去雾方法主要包括以下几种：

1. 基于单一散射模型的方法：该方法假设雾是由一层均匀雾霾引起的，通过对传输方程进行求解，可以从观察到的图像中推导出深度信息，进而去除图像中的雾。该方法主要包括基于暗通道先验原理的去雾方法和基于雾图像特征的去雾方法。

2. 基于多散射模型的方法：该方法假设雾是由多层不同密度的雾霾引起的，通过对多个传输方程进行求解，可以准确地还原出场景的深度信息，进而去除图像中的雾。该方法主要包括基于分层估计的去雾方法和基于多尺度分析的去雾方法。

3. 基于偏微分方程的方法：该方法利用偏微分方程对图像进行去噪和去雾处理，通过迭代求解偏微分方程，可以同时对图像的亮度和对比度进行调整，从而还原出清晰的图像。该方法主要包括基于Retinex理论的去雾方法和基于双曲正切函数的去雾方法。

4. 基于深度学习的方法：该方法利用卷积神经网络对图像进行端到端的去雾处理，通过学习大量的雾图像和对应的清晰图像之间的映射关系，可以实现高效准确的去雾处理。该方法主要包括基于CNN的去雾方法和基于GAN的去雾方法。