基于卷积神经网络的图像去雾算法
在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络的图像去雾算法，该算法可以学习雾天图像与清晰图像之间的映射关系，实现图像去雾。该算法采用了多尺度映射，通过多尺度的卷积提取出雾霾图像的较多细节信息特征；运用反卷积以减少训练网络的复杂性；结合浅层与深层的合并机制将删除特征图中的伪像素，提高恢复无雾图像的质量。
该算法的优点在于：
* 能够学习雾天图像与清晰图像之间的映射关系，实现图像去雾
* 采用多尺度映射，可以提取出雾霾图像的较多细节信息特征
* 运用反卷积可以减少训练网络的复杂性
* 结合浅层与深层的合并机制可以删除特征图中的伪像素，提高恢复无雾图像的质量
实验结果表明，本文提出的去雾算法在自然雾天图像和合成雾天图像上均优于其它对比算法，并且合成雾天图像在结构相似度（SSIM）和峰值信噪比（PSNR）两个重要的图像评价指标上都取得了良好的表现。
图像去雾是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要问题，基于卷积神经网络的图像去雾算法可以学习雾天图像与清晰图像之间的映射关系，实现图像去雾。该算法可以广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器人等领域。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习算法，能够学习图像的特征和模式。卷积神经网络在图像分类、目标检测、图像分割等领域都取得了良好的结果。
在图像去雾领域中，基于卷积神经网络的算法可以学习雾天图像与清晰图像之间的映射关系，实现图像去雾。该算法可以广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器人等领域。
多尺度映射（Multi-Scale Mapping）是一种图像处理技术，能够提取出图像的多尺度特征。多尺度映射可以应用于图像分类、目标检测、图像分割等领域。
反卷积（Deconvolution）是一种图像处理技术，能够恢复图像的原始特征。反卷积可以应用于图像处理、计算机视觉、机器人等领域。
本文提出的去雾算法可以广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器人等领域，为图像去雾提供了一个新的解决方案。
关键词：卷积神经网络；多尺度映射；反卷积；大气散射模型；激活函数
