基于深度学习的图像去雾算法：GFN（门控融合网络） 题目描述 图像去雾旨在从有雾图像中恢复出清晰、无雾的场景内容。大气散射模型描述了雾霾形成过程：I(x) = J(x)t(x) + A(1-t(x))，其中I(x)是有雾图像，J(x)是目标清晰图像，t(x)是透射率图，A是全球大气光值。传统方法依赖手工先验（如暗通道先验），但易在复杂场景下失效。GFN（Gated Fusion Network）通过深度学习端到端学习雾霾特征，并引入门控机制自适应融合多尺度特征，提升去雾效果。 解题过程 网络整体架构设计 GFN采用编码器-解码器结构，包含三个核心模块： 多尺度特征提取编码器 ：使用卷积层与池化操作，从输入有雾图像提取不同尺度的特征图（如原图、1/2尺寸、1/4尺寸）。多尺度能捕获局部细节（如纹理）与全局结构（如远景雾浓度）。 门控融合模块（Gated Fusion Module） ：核心创新点。通过门控权重（0到1之间的值）动态加权融合多尺度特征，避免简单拼接或相加导致的特征冲突。公式为：F_ fused = ∑(G_ i ⊙ F_ i)，其中G_ i是第i个尺度的门控图，F_ i是对应特征，⊙为逐元素乘法。 图像重建解码器 ：通过反卷积或上采样层逐步恢复分辨率，最终输出清晰图像J(x)。损失函数通常结合L1损失（保真度）与SSIM损失（结构相似性）。 门控机制的具体实现 门控权重G_ i通过sigmoid函数生成，输入为多尺度特征的拼接。例如，将不同尺度的特征上采样至原图尺寸后拼接，通过1×1卷积压缩通道数，再经sigmoid输出各像素的权重。 门控的意义：例如，远景区域雾浓度高，网络可能赋予全局特征更高权重；近景细节丰富时，则偏向局部特征。这种自适应融合优于固定规则。 训练策略与优化 使用合成雾霾数据集（如RESIDE）训练，其中清晰图像J(x)与有雾图像I(x)成对出现。 损失函数设计：L_ total = λ1·L1(J_ pred, J_ gt) + λ2·(1-SSIM(J_ pred, J_ gt))，平衡像素级误差与结构一致性。 优化器常选用Adam，初始学习率设为1e-4，并采用学习率衰减策略。 效果验证与对比 在测试集上计算PSNR（峰值信噪比）与SSIM指标，对比传统方法（如DCP）及其他深度学习模型（如DehazeNet）。GFN在真实场景中能更好保留边缘细节，减少光晕伪影。 门控权重的可视化可解释融合机制：例如，门控图在天空区域权重较低（避免过度增强），在物体边缘权重较高（增强细节）。 关键点总结 GFN的创新在于通过门控机制解决多尺度特征融合的冲突问题，模仿人类视觉系统对雾霾的适应性处理。后续研究可进一步结合注意力机制或Transformer提升长距离依赖建模能力。