本研究提出了一种采用多尺度卷积神经网络的方法，专门针对单张图像的去雾处理，有效恢复了雾霾天气下图像的清晰度和色彩真实性。
针对传统单幅图像去雾算法存在的问题，如受到雾图先验知识的限制及颜色失真的情况，本段落提出了一种基于深度学习的多尺度卷积神经网络（CNN）方法来处理单幅图像去雾任务。该方法通过训练模型以掌握有雾图片与大气透射率之间的映射关系来进行去雾。
根据大气散射原理建立雾图生成机制的基础上，设计了一个端到端式的全连接多尺度CNN架构。此架构首先利用卷积层提取浅层特征信息；其次采用不同大小的卷积核并行处理来获取深层特征，并将这些特征通过跳跃连接的方式进行融合；最后模型会输出一个非线性回归结果，即雾图对应的透射率图像特征值，再根据大气散射模型还原出清晰无雾状态下的原图。
实验中使用了特定的雾图数据集对所提方法进行了训练和测试。结果显示，在处理合成有雾图片及自然环境中的真实雾天照片时，该算法均能有效改善去雾效果，并在主观感受与客观指标上超越其他对比算法的表现。
5星
