Images with haze of different varieties often pose a significant challenge to dehazing. Therefore, guidance by estimates of haze parameters related to the variety would be beneficial and their progressive update jointly with haze reduction will allow effective dehazing. To this end, we propose a multi-network dehazing framework containing novel interdependent dehazing and haze parameter updater networks that operate in a progressive manner. The haze parameters, transmission map and atmospheric light, are first estimated using specific convolutional networks allowing color-cast handling. The estimated parameters are then used to guide our dehazing module, where the estimates are progressively updated by novel convolutional networks. The updating takes place jointly with progressive dehazing by a convolutional network that invokes inter-step dependencies. The joint progressive updating and dehazing gradually modify the haze parameter estimates toward achieving effective dehazing. Through different studies, our dehazing framework is shown to be more effective than image-to-image mapping or predefined haze formation model based dehazing. Our dehazing framework is qualitatively and quantitatively found to outperform the state-of-the-art on synthetic and real-world hazy images of several datasets with varied haze conditions.


翻译:含有不同品种的烟雾成像,往往对解冻构成重大挑战。因此,对不同种类的烟雾参数进行估计的指导将是有益的,因此,对与这些种类有关的烟雾参数进行估计的指导将是有益的,随着减少烟雾的减少,这些参数的逐步更新将允许有效地解冻。为此,我们提议建立一个多网络解冻框架,其中包含新的相互依存的解冻和烟雾参数更新网络,以渐进的方式运作。烟雾参数、传输图和大气光首先使用允许色化处理的特定变动网络进行估算。然后,将估计参数用于指导我们的解冻模块,该模块的估计数由新型的卷变网络逐步更新。更新将随着援引跨阶段依赖关系的革命网络的逐渐解冻而同时进行。联合逐步更新和淡化的烟雾参数估计数将逐渐地修改,以有效解冻。通过不同的研究,我们的解冻框架比图像到图像的映射或基于解冻的预定义的烟雾形成模型更有效。我们的解冻框架在质量和数量上都发现超越了不同合成和现实图像的状态。

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