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摘要
图像去雾作为常见的图像处理技术，主要是通过改善模糊图像质量，以保证后续高层次视觉任务顺利进行。近年来，基于深度学习方法在面对大规模复杂数据集时有较好的表现，大量学者将深度学习应用在图像去雾领域。取得了诸多研究成果。基于此，对基于深度学习的图像去雾方法进行分类梳理，总结各个算法的优势以及存在的问题，并介绍了用于图像去雾实验的常用数据集和图像质量评价指标，最后探讨图像去雾算法发展受限的原因以及未来发展趋势。
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图像去雾作为常见的图像处理技术，主要是通过改善模糊图像质量，以保证后续高层次视觉任务顺利进行。近年来，基于深度学习方法在面对大规模复杂数据集时有较好的表现，大量学者将深度学习应用在图像去雾领域。取得了诸多研究成果。基于此，对基于深度学习的图像去雾方法进行分类梳理，总结各个算法的优势以及存在的问题，并介绍了用于图像去雾实验的常用数据集和图像质量评价指标，最后探讨图像去雾算法发展受限的原因以及未来发展趋势。
