一种具有特征和像素对比表示的双向解耦翻译无监督去雾网络

本发明提出了一种具有特征和像素对比表示的双向解耦翻译无监督去雾网络，通过特征和像素对比机制实现对图像中雾霾和清晰内容的解耦建模，无需成对的清晰图像进行监督训练。网络整体由五个关键模块组成：1）内容恢复分支采用多尺度残差结构恢复图像细节与纹理，配合语义增强与颜色校正模块提升视觉质量；2）参数估计分支基于大气散射模型估算透射率图与大气光，并通过上下文建模提升预测准确性；3）特征对比学习模块强化清晰与雾特征的判别性；4）反向加雾结构基于逆向物理建模引入闭环一致性，提供无监督训练信号；5）像素对比机制以直接/间接去雾图、逆向加雾图和原始图构建对比路径，增强网络判别能力与泛化性能。实验在真实自然雾图数据集上开展，结果显示所提出的方法在结构保真、细节还原与色彩一致性方面优于现有去雾方法，验证其在复杂环境下的实用性。