计算机应用研究

作者：曹倩雯,李恭如,

单位：中国石油大学(北京)a.安全与海洋工程学院;b.人工智能学院,北京102249；

关键词：图像去雾,图像复原,生成式算法,扩散模型,生成对抗网络,

基金：国家自然科学基金资助项目(62402526)；北京市自然科学基金资助项目(4244086)；中国石油大学(北京)科研基金资助项目(2462023YJRC029)；；

图像去雾算法通过对含雾图像进行分析与处理，从图像中去除雾气干扰，恢复清晰、真实的场景信息，对于提升复杂天气条件下计算机视觉系统的感知鲁棒性具有重要意义。近年来，生成式建模方法在图像去雾任务中的引入，极大丰富了算法模型与学习范式，逐渐成为该领域的研究热点。为系统梳理当前基于生成式方法的研究进展与发展趋势，围绕单幅图像去雾任务，重点介绍并分析了典型的生成式图像去雾方法，包括基于生成对抗网络（GAN）、扩散模型与Transformer融合架构等代表性模型；随后对主流图像去雾数据集与常用质量评价指标进行了整理与比较；最后结合现有方法的优劣与局限，展望了未来生成式图像去雾的发展方向与挑战，旨在为相关领域研究提供理论支撑与结构化参考。

来源：2026年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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