深度学习去雾：近端去雾网与先验知识融合

“近端去雾网：基于先验学习的深度网络单幅图像去雾 - 董扬与孙健 - 西安 - yangdong2010@stu.xjtu.edu.cn，jiansun@xjtu.edu.cn” 本文主要探讨了在雾霾环境下拍摄的图像处理技术，特别是如何利用深度学习方法去除图像中的雾霾，恢复清晰的视觉效果。作者董扬与孙健提出了一种名为“近端去雾网”的新方法，该方法结合了传统的图像去雾理论与深度神经网络的先进技术。 首先，他们基于暗通道和传输先验理论构建了一个能量模型。暗通道先验认为，在清晰的图像中，存在一部分像素的某个颜色通道值非常低，这一特性在雾霾图像中并不明显。而传输先验则认为，图像的透射率T(x)在局部区域具有较高的相关性。通过这两个先验，他们设计了一个迭代优化算法，利用邻近算子来估计透射率和无雾图像。 接下来，为了提高计算效率并实现自动化，他们将这个迭代算法转换为一个深度神经网络，即“邻近去雾网”。这个网络能够学习并内化邻近操作符，使得整个去雾过程可以通过一次前向传播完成，无需多次迭代。这种深度网络设计既保留了传统去雾方法的有效性，又利用了深度学习的强大表示能力，将先验知识融入到网络的学习过程中。 实验结果显示，这种方法在单幅图像去雾任务上表现出优越的性能，达到当前最先进的技术水平。与传统方法相比，它能更准确地恢复图像的细节，提升图像质量。文章还列举了一些对比实验，如图1所示，展示了输入模糊图像、使用不同方法去雾后的结果，进一步证实了该方法的有效性。 关键词中的“单幅图像去雾”强调了这项技术主要针对的是仅有一个输入图像的情况，而“先验学习”和“深度神经网络”则突出了研究的核心——如何利用深度学习来学习和应用先验知识解决实际问题。此外，文中提及的“西安”可能指的是作者的研究机构位于中国西安。 这篇论文为图像去雾领域提供了一种创新的深度学习解决方案，通过将传统的先验知识与深度学习相结合，提高了单幅图像去雾的准确性和效率，为后续的图像处理和计算机视觉应用提供了有力的技术支持。