【摘 要】
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目前主流图像去雾算法输出的结果图像存在颜色失真、边缘模糊的问题.为改善上述问题，提出一种基于深度学习的图像去雾算法，所提算法由两个模块构成：注意力特征融合模块和雾霾模型参数估计模块.注意力特征融合模块用于充分提取雾霾图像的颜色、边缘特征；基于稠密连接空洞卷积自编码器的雾霾模型参数估计模块用于估计雾霾模型的参数，改善网络退化的问题.在浓雾图像、薄雾图像数据集上的实验表明，本文提出的算法有效地实现了图
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51634002）；
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目前主流图像去雾算法输出的结果图像存在颜色失真、边缘模糊的问题.为改善上述问题，提出一种基于深度学习的图像去雾算法，所提算法由两个模块构成：注意力特征融合模块和雾霾模型参数估计模块.注意力特征融合模块用于充分提取雾霾图像的颜色、边缘特征；基于稠密连接空洞卷积自编码器的雾霾模型参数估计模块用于估计雾霾模型的参数，改善网络退化的问题.在浓雾图像、薄雾图像数据集上的实验表明，本文提出的算法有效地实现了图像去雾，与主流的图像去雾算法相比具有更高的结构相似性（SSIM）,更低的均方误差（mean-square error, MSE）和边缘误差eedge.
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