一种基于多尺度脉冲神经网络的图像去雾算法

本发明提供了一种基于多尺度脉冲神经网络的图像去雾算法。该方法包括以下步骤，对输入的雾气图像进行预处理，并通过二维卷积提取初步特征；构建由多尺度LIF(Leaky Integrate andFire)模块构成的基础层，使用不同尺度的卷积核获取多尺度特征，模拟生物神经元的脉冲发放机制进行特征提取，并在全连接层映射后通过SK‑fusion进行特征融合；最后输入二维卷积将嵌入后的特征图还原，得到清晰的去雾图像。该方法结合脉冲神经网络的高效能和全连接神经网络的精确性，显著提升了去雾图像的清晰度和细节恢复效果，适用于多种图像处理场景。