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摘要
图像是信息的重要承载形式。雾霾的出现降低了图像采集设备采集到的图像质量，容易出现色彩暗淡、对比度和饱和度降低、细节信息丢失等问题，直接影响了有用信息的表达和利用。目前对图像去雾的研究多采用深度学习的方法，卷积神经网络代替了人工特征提取方式，取得了优于传统算法的去雾效果，但普遍存在着对真实世界雾霾图像和清晰图像对的依赖。无监督学习的方法带来了新的解决思路。对有代表性的深度学习图像去雾算法从监督学习和无监督学习的角度进行分类，归纳了论文中常用的数据集、评价指标，概括分析了有影响力的去雾模型的核心思想，总结了各算法的优缺点和适用场景，并进行实验分析与比较。针对目前工作存在的不足，探索下一步研究的方向。
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