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### 最新的图像去雾算法 #### C2PNet：课程对比正则化和物理感知的双分支单元 C2PNet 是一种新型的单图像去雾网络，利用了课程对比正则化和物理感知的双分支单元来提升去雾模型的解释性和性能。此方法不仅考虑到了图像本身的特性，还加入了物理规律作为指导，使得模型更加鲁棒并能更好地适应不同的环境条件[^4]。 ```python import torch from c2pnet import C2PNet model = C2PNet() input_image = ... # 加载含雾图片 output_image = model(input_image) ``` #### 多重融合技术的应用 对于复杂的实际场景，单一的去雾算法难以达到理想的效果。因此，基于多重融合技术的单图像去雾方案被提出。这类方法通常会先对输入图像做预处理，比如增强、降噪等操作；接着运用多种经典或现代的去雾算法（如暗通道先验法、Retinex理论或是深度学习驱动的方式），再将这些不同源的结果按照特定策略——可能是像素级别、特征层次或者是决策层面来进行组合优化；最终经过一系列后置修正步骤以确保输出图质尽可能接近无雾状态[^1]。 #### 同态滤波器的作用 同态滤波作为一种基础却有效的手段，在某些场合下同样表现出色。其核心思想是把原图分解成反射分量与照明分量两大部分单独加工后再重组回完整的视觉表达形式。这种方式有助于减轻雾霾带来的负面影响而不破坏原有结构细节[^3]。