本文提出了一种新的 Ranking Convolutional Neural Network （Ranking-CNN）模型，通过支持新颖的 ranking layer 实现了对大规模雾图像块的自动特征学习，从而有效地去除雾霾，优于现有多种去雾方法。

Jan, 2020

本文提出了一种基于编码器 - 解码器网络和空间感知通道注意机制的去雾算法，并引入一种贪婪本地化数据增强机制以确保去除影响后的图像的一致性，为了消除人工合成图像与真实数据集之间的差异，提出了对抗性的先验引导框架来确保性能一致性，并在实验中取得了最先进的效果。

Jan, 2021

通过实验结果，发现现有的图像去雾方法不能显著改善图像分类性能，有时会甚至会降低图像分类性能。

Oct, 2018

本文介绍了一种用于单一模糊图像恢复的级联 CNN 方法，该方法同时考虑了介质透射和全局大气光。使用该方法可以更准确和有效地去除室外天气带来的雾霾问题，并优于现有的去雾方法。

Mar, 2018

本文提出了一种利用改良条件生成对抗网络的端到端学习的方法，采用 Tiramisu 模型代替传统的 U-Net 模型作为生成器，使用基于贴片的鉴别器来减少输出图像中的伪喷雾，并设计了混合加权损失函数来提高输出图像的感知质量，实验结果表明，该模型在合成和真实世界喷雾图像上与现有技术水平相当。

Oct, 2018

本文提出了一种高效的完全卷积神经网络图像去雾方法，旨在为边缘图形处理单元提供支持，并使用三种变体的体系结构来探索去雾图像质量对参数数量和模型设计的依赖性。

Apr, 2019

本文提出了一个基于 U-Net 的编码器 - 解码器深层网络模型用于单幅图像去雾。该模型通过逐步特征融合，直接从观察到的有雾图像到去雾地面真实的高度非线性变换函数。在两个公共的图像去雾基准测试中，该模型在 GPU 的高效内存使用下能够令人满意地恢复超高清分辨率模糊图像，达到了顶尖水平。

Oct, 2018

在遥感和无人机应用中，高质量图像是至关重要的，但大气雾霾严重影响图像质量，因此图像去雾成为一个关键的研究领域。本综述超越了传统对基准雾霾数据集的关注点，还探讨了去雾技术在遥感和无人机数据集中的应用，全面概述了这些领域中的深度学习和基于先验的方法。我们确定了关键挑战，包括缺乏大规模遥感数据集和需要更加稳健的评估指标，并概述了解决这些挑战的潜在解决方案和未来研究方向。这是我们所知的第一篇详细讨论基准和遥感数据集上现有以及最近（截至 2024 年）的图像去雾方法的综述，包括基于无人机图像的内容。

May, 2024

使用深度神经网络中的 Separable Hybrid Attention（SHA）模块，联合密度图来建模全球雾的密集度分布，有效地处理了雾的影响，使新的去雾网络架构的性能优于当前所有技术，从而在图像去雾领域取得了最佳性能。

Nov, 2021

本文提出一种完全无监督的将实际户外图像用于深度学习的单张图像去雾方法，该方法利用先前研究中广泛使用的暗通道先验能量函数进行训练，提高了结果的质量，并与大规模监督方法相当。

Dec, 2018