对于炼丹师、调参侠来说网络参数就显得尤为重要了叭，下面来看一下网络参数的具体设置：
训练过程中，研究人员使用这些合成的图像对来训练DehazeNet。他们以有雾霾图像为输入，真实无雾霾图像为目标输出，通过迭代地调整网络参数，让DehazeNet逐渐学会去雾的本领。当训练完成后，它就能用于处理单个含有雾霾的图像，直接生成清晰的图像了！
好了，如果你对DehazeNet感兴趣，不妨去看看上面的论文链接和代码链接，深入了解并尝试应用这个神奇的算法吧！
超酷的MSCNN（多尺度卷积神经网络）方法，听我慢慢道来：
首先，他们把户外场景的真实图片当成训练数据，每张图都有原始版本和去雾后的版本。然后，他们设计了一个多尺度卷积神经网络，也就是MSCNN，这网络真是厉害，可以同时看到图片的细节和整体特征。
接着，为了更加完美地去雾，他们还使用了一种超级有意思的边缘检测算法，这种边缘就像图片的轮廓一样，是很重要滴！
看这个方法的整体架构，就像一条流水线，经过训练之后，他们可以拿着训练好的模型，对任何一张模糊图进行处理，就像魔术师一样，估计出图片的透视图，然后根据这个估计值来生成清晰的去雾图。下面来让我们看看它的具体模型架构叭：
下图中的（a）是提出的单幅图像去雾算法的主要步骤。为了训练这个多尺度网络MSCNN，作者以深度图像数据集合成朦胧图像和相应的传输图为基础（盆友们还记不记得上个DehazeNet使用的是合成的有雾霾图像和相对的无雾霾图像的雾霾图像对）。在测试阶段呢，基于训练好的模型估计输入的模糊图像的透视图，然后利用估计的大气光和计算的透射图生成去雾图像。
下图中的（b）是多尺度卷积网络。给定一幅模糊滴图像，粗尺度网络（也就是图中绿色虚线框）先预测出一个整体的传输图，并将其提供给精细尺度网络（图中的橙色虚线框），用以生成一个精细的传输图。然后，作者使用整体边缘来细化透射图，使它在同一物体内部平滑。蓝色虚线表示的是连接操作。
当然，也有一些小缺点。这个方法的计算复杂度有点高，可能处理大图的时候会有些慢。而且，对输入参数要求有点挑剔，需要细心调整（调参侠上场）。有时候，可能会在处理的过程中损失一些细节，但总体来说，效果还是相当出色滴
这个AOD-Net真的很有创意，它不像其他方法那样麻烦，需要估计传输矩阵和大气光（大部分方法都得计算这个嗷）。它直接就能通过轻量级CNN生成清晰干净的图像，很是方便。而且，它还会估计透射率图，就是告诉你每个像素里有多少雾气，然后利用这个图来精准地去除雾霾，听着是不是很是高级！
这个AOD-Net还特别灵活，可以跟其他深度学习模型结合（例如我们目标检测常用的模型FasterR-CNN）变成更厉害的“组合拳”，提高在模糊图像上的任务性能。就像超级英雄们联合战斗一样，效果简直不要太牛！
这个网络的整体架构也很有意思，分成了两个模块：K-估计模块和干净图像生成模块。K-估计模块负责估计深度和雾度水平，通过多尺度特征来抓住不同尺度的信息，真是细致入微！干净图像生成模块就像一个魔法师，根据K-估计模块的输出，快速生成清晰的图像。下面让我们具体看一看它的结构叭：
K-估计模块是AOD-Net的关键组件，负责估计深度和相对雾度水平。如下图（b）所示，作者使用了五个卷积层，并通过融合不同尺寸的滤波器形成多尺度特征。AOD-Net的“concat1”层连接了“conv1”层和“conv2”层的特征。类似地，“concat2”连接来自“conv2”和“conv3”的特征；“concat3”连接“conv1”、“conv2”、“conv3”和“conv4”的特征。这种多尺度的设计捕获了不同尺度的特征，中间连接也补偿了卷积过程中的信息损失。值得注意的是，AOD-Net的每个卷积层仅使用三个滤波器。所以说，与现有的深度方法相比，AOD-Net是轻量级的。在K-估计模块之后，干净图像生成模块由一个逐元素乘法层和多个逐元素加法层组成，以便生成恢复图像。
总的来说，AOD-Net的这种“一体式”设计真的很新颖，让我们能够更方便地享受去雾的魔力。它在大量数据集的学习下，可以在各种场景下轻松应对各种雾霾
为了便于理解K-估计模块，这里给出了五个卷积层的实现代码：
这个算法的核心思想很有趣，它通过建立图像中像素之间的相似性关系，来获取周围区域的参考信息。就像图像中的小侦探，从其他像素中偷偷获取信息，然后用这些信息帮助当前像素去雾处理。下面就让我们来看看一种常见的Non-localimagedehazing算法的步骤叭：
这个算法的优点很多哦，去雾效果特别好，细节和色彩都保留得很好，而且它自适应性强，不需要预设参数，适用于各种不同场景。而且，它不需要额外的输入，仅利用图像自身信息就能处理，非常方便。
整个半监督学习的框架看起来如下图所示。它有两个分支，一个是“监督分支”，另一个是“无监督分支”，它们权值一样哦。监督分支使用标记的合成数据来训练，而且有好几种损失函数，包括均方误差、感知误差和对抗性误差，这些都帮助它学习去雾的技巧。而无监督分支则使用未标记的真实数据，它的损失函数有暗信道损失和总变化，也是为了让它懂得如何去雾。
这个技术真的很棒，它有好多优点！首先，去雾效果特别好，让图像质量大大提升，细节重现眼前（服气啦，每个去雾算法都是这么标榜自己，一点都不谦虚）；半监督学习的灵活性让它更适应不同的图像场景，而且还可以轻松拓展。不过当然，它也有一些小小的缺点，比如需要有标注数据的支持，而且对雾霾密度变化比较敏感，需要适当的参数调整。
EPDN是一种用于图像去雾的深度学习模型，它基于pix2pix模型，可不是闹着玩的哦，pix2pix是一种厉害的生成对抗网络。而EPDN在这个基础上，还进行了一系列改进，就像是给pix2pix加了一剂“雾霾驱逐剂”，让去雾效果变得更出色。
说到数据集，EPDN可是偷偷收集了大量的雾霾图像和对应的清晰图像对，这些图像对让模型学会了怎么去除雾霾，还原图像的每一个细节。上个算法中提到了，以前的图像去雾算法，都得依赖一大堆完全标记的数据，那要找这么多标记数据，简直比钻石还贵！EPDN可不一样，它是半监督学习的高手，利用了已标记的图像和未标记的图像数据，让模型吸收了大量的知识，变得又快又准（类似SSLD算法）
为了让模型训练得更聪明，EPDN使用了多种损失函数，感知损失、内容损失和对抗性损失等等，这些损失函数像是模型训练的“好朋友”，帮助生成器创造出更真实、更清晰的图像，而判别器则更善于辨别生成的图像和真实的清晰图像。
而EPDN的网络架构也是精心设计的，生成器采用了深层卷积神经网络，还引入了“跳跃连接”，这就像是给模型增加了“天线”，让它在不同层级上获取更多的上下文信息，这样一来，去雾的效果更出色了。
还有一个绝密的武器——“增强块”，它能够按不同尺度重建图像，就像是“缩时穿梭”，在不同尺度上恢复图像的细节，让照片更美丽、更自然。
别以为EPDN就只靠自己了，它还可以利用先验知识来指导去雾过程，就像是有一张“藏宝图”，可以根据天气条件、场景结构等信息，更准确地还原雾霾图像中的每一个细节。
好啦，说了这么多，下面来看一看它的具体结构，它包含多分辨率生成器，多尺度判别器和增强器。
多分辨率生成器由全局子生成器G1和局部子生成器G2组成。如上图所示，G1和G2都包括一个卷积前端、三个残差块和一个转置卷积后端。G1的输入是对原始模糊图像进行2倍下采样。G1嵌入到G2中，G1的输出与G2的卷积前端获得的特征图的逐元素和被馈送到G2的残差块中。全局子生成器创建粗尺度的图像，而局部子生成器创建精细尺度的图像。两个子生成器的组合产生从粗到细的图像。
多尺度判别器模块包含名为D1和D2的两个尺度判别器。D1和D2具有相同的架构，D2的输入是D1输入的2倍下采样。生成器的输出被馈送到D1。多尺度判别器可以引导生成器从粗到细。一方面，D2引导生成器生成粗尺度的全局伪真实图像。另一方面，D1在精细范围内引导生成器。
增强块如下图所示。具体来说，增强块中有两个3×3前端卷积层。前端卷积层的输出按4×、8×、16×、32×因子下采样，构建四尺度金字塔。不同尺度的特征图提供不同的感受野，这有助于在不同尺度上重建图像。然后采用1×1卷积进行降维。之后将特征图上采样到原始大小，并将它们与前端卷积层的输出连接在一起。最后在特征图的串联上实现3×3卷积。
咱们来看看DAD的“魔法秘籍”吧！首先，它采用了两个步骤进行特征对齐，就像是找到源领域和目标领域之间的“共同语言”，让它们的特征空间更加接近。然后，通过自适应批归一化，进一步缩小了源域和目标域的特征分布，就像是把它们融合在一起，让去雾效果更加一致。
为了让源领域和目标领域之间的特征更好地对齐，DAD引入了一个领域适应损失函数，这个函数不仅包括了最大均值差异损失，还有感知损失，就像是把源领域和目标领域的特征表示进行约束，让它们更加一致。
下图是所提出的图像去雾域适应框架的架构。该框架由两部分组成，一个图像翻译模块和两个图像去雾模块。图像翻译模块将图像从一个域翻译到另一域以减少域差异。图像去雾模块在合成域和真实域上执行图像去雾。
然后，PSD会用这些合成图像和对应的清晰图像来训练一个深度神经网络，这个网络可以把有雾图像变成无雾图像，就像是变魔法般的转换。通过这么多的合成图像对，网络可以学到雾霾和图像之间的奥秘关系。
接着，PSD在去雾过程中，利用训练好的神奇网络来估计透射图，这个透射图表示每个像素处的雾霾程度。但是，为了更好地约束这个透射图，PSD引入了物理先验，就像是加了一层魔法保护罩，让估计更准确叭
为了更好地实现去雾，PSD会通过优化过程进一步改善透射图的估计，结合物理先验和数据驱动的深度学习，获得更准确和真实的透射图。这样一来，图像的雾霾分布和属性就更好地被反映出来了。
最后，PSD要做的就是利用优化后的透射图，对输入的有雾图像进行去雾处理。它会巧妙地修复和恢复图像，增强可见度，还原场景细节，简直就像是让照片“重生”一样滴
PSD也有很多优点哦，它有物理先验引导，数据驱动学习，提高了可见度，让去雾过程更加原则和可靠。当然，也有一些挑战，比如训练数据依赖性、计算复杂度较高，还对光照条件有点敏感。
多尺度增强去雾网络与密集特征融合（Multi-scaleboosteddehazingnetworkwithdensefeaturefusion，MSBDN）是一种用于改善模糊或有雾图像的深度学习模型。算法的各个组成部分如下：
GFN的超能力不仅仅表现在去雾效果上，它还内在残留学习，就像是有了一种奇妙的记忆力，能够持续改进。而且，它的计算成本低，就像是使用了一种高效的魔法；
但是嘛，GFN也有一些小小的缺点。它需要大量的训练数据，就像是需要一些实践和磨练。而且，对于输入图像的质量有点敏感，需要有些耐心等待它的效果。
让我们自己总结一下叭：GFN是一种端到端的模型，可以通过训练数据集上的监督学习进行训练。训练过程中，可以使用配对的有雾图像和无雾图像作为输入和目标，利用损失函数来指导模型学习去除雾霾的映射关系。训练完成后，该模型可以应用于任意单幅有雾图像的去雾处理。
学完这十种去雾算法的基本原理之后，让我们一起来看看它们的去雾表现到底怎么样叭(论文效果图)
一口气学了这么多去雾算法，让我们来总结一下叭：
你可以将这些去雾算法想象成不同种类的“魔法”，每种都有自己独特的特点和适用场景。
所以，不同的去雾方法各有千秋，适用于不同的场景和需求。在实际应用中，你可以根据具体情况，选择合适的方法来解决雾霾问题。有时候，也可以将它们结合起来，形成更强大的去雾策略！