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摘要
图像去雾是图像处理的一个关键步骤.基于学习的方法由于在收集清晰和模糊图像的固有限制，通常依赖于合成数据进行训练，且由室内图像和相应的深度信息构成.在处理室外场景时，可能会存在域偏移问题.提出了一种完全无监督的训练方法，通过最小化暗通道先验能量函数来进行图像去雾.此外，只使用真实世界的室外图像进行训练，并通过直接最小化该能量函数来优化网络参数.实验结果表明该方法的性能与大规模监督方法相当，可见通过网络和学习过程，可以获得额外的正则化.
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单位安徽粮食工程职业学院
