Para resolver o problema da falta de clareza nos detalhes das bordas das imagens desembaçadas, bem como a exploração insuficiente da informação no domínio da frequência na maioria das redes U-Net existentes e a negligência da troca de informação entre diferentes canais, que resulta em estrutura borrada, foi proposta uma rede de fusão em dupla escala com destilação de características do domínio da frequência para realizar a remoção eficaz de neblina em imagens únicas. Na sub-rede de extração de características em escala grossa, são usados kernels convolucionais de grande escala para extrair informações de textura da imagem, utilizando um mecanismo de atenção residual para reforçar as características relacionadas com o nevoeiro. Na sub-rede de fusão em alta frequência em escala fina, foi projetado um módulo de destilação de características de alta frequência para refinar as informações estruturais e de borda extraídas, restaurando progressivamente a imagem clara; simultaneamente, uma estratégia de fusão cruzada é adotada para fundir características de diferentes canais. Os resultados experimentais mostram que, em comparação com o algoritmo MSTN (Rede Topológica Multiescalar Eficiente e Precisa), a relação sinal-ruído de pico e a similaridade estrutural nos conjuntos de dados de imagens ao ar livre melhoraram em 9,98% e 4,77%, respectivamente. Os resultados experimentais em diferentes conjuntos de dados indicam que o método proposto apresenta melhor desempenho na remoção de neblina. Este método pode melhorar efetivamente o efeito de remoção de neblina, preservar mais informações estruturais e possui melhor capacidade de recuperação de detalhes de cor.

informações de alta frequência; destilação de características; remoção de neblina; fusão cruzada; atenção residual