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Recognit.“}，{“key”：56_b2“，”doi-asserted-by“：“crossref”，“unstructured”：“R.T.Tan，单个图像在恶劣天气中的可见度，摘自：IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集，2008年，第1\u20138页。”，“DOI”：“10.1109\/CVPR.2008.4587643”}，{“key”：“101016\/j.patcog.2023.109956_b3”，“DOI-asserted-by”：“crossfer”，“非结构化”：“B.Li，X.Peng，Z.Wang，j.Xu，D。Feng，Aod-net:All-in-one dehazing network，in：IEEE国际计算机视觉会议论文集，2017年，第4770\u20134778页Dehazenet：单图像去雾端到端系统”，“卷”：“25”，“作者”：“蔡”，“年份”：“2016年”，“新闻标题”：“IEEE Trans。图像处理。“}，{”key“：”10.1016\/j.patcog.2023.109956_b5“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“6213”，“doi”：“10.1109\/TIP.2022.3207571”，“article-title”：“通过神经增强的双尺度单图像去叠”，“volume”：“31”，“author”：“Li”，“year”：“2022”，“journal-title“：”IEEE Trans.image Process.“}atcog.2023.109956_b6“，”文章标题“：”Msaff-net：多尺度注意特征融合网络，用于单幅图像去噪及其后处理”，“作者”：“林”，“年份”：“2022年”，“新闻标题”：“IEEE 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Net：单图像去雾的特征融合注意力网络，在：AAAI人工智能会议记录，2020，pp.11908\u201311915.”，“doi”：“10.1609\/aai.v34i07.6865”}，{“key”：“10.1016\/j.patcog.2023.109956_b12“，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Y.Qu，Y.Chen，j.Huang，Y.Xie，增强型pix2pix去叠网络，收录于：IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集，2019年，第8160\u20138168页”，“doi”：“10.1109\/CVPR.2019.00835”}，{“issue”：“11”，“key”：“1016\/j.patcog.2023.109856_b13”，“doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：”4162“，”doi“：”10.1109\/TCSVT.2020.3046625“，”article-title“：”多级融合和注意力引导CNN图像去叠“，”volume“：“31”，”author“：”Zhang“，”year“：”2020“，”journal-title”：“IEEE Trans。电路系统。视频技术。“}，{”key“：”10.1016\/j.patcog.2023.109956_b14“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”H.Wu，Y.Qu，S.Lin，j.Zhou，R.Qiao，Z.Zhang，Y.Xie，L.Ma，《紧凑单图像去噪对比学习》，收录于：IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集，2021年，第10551\u201310560页。“，”doi“：”10.1109\/CVPR46437.2021.01041“}，{“issue”：“1”，“key”：“10.1016\/j.patcog.2023.109956_b15”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first 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Workshops，2018，pp.825\u2013833.“，”，“doi”：“10.1109\/CVPRW.2018.00127”}，{“key”：“”10.1016\/j.patcog.2023.109956_b29“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”A.Dudhane，S.Murala，Cdnet:《使用非配对对抗训练进行单幅图像去手》，收录于：IEEE计算机视觉应用冬季会议论文集，2019年，第1147\u20131155页。“，”doi“：”10.1109\/WACV.2019.00127“}，{“key”：“10.1016\/j.patcog.2023.109956_b30“，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“T.Park，A.A.Efros，R.Zhang，j.Y.Zhu，非成对图像到图像转换的对比学习，收录于：《欧洲计算机视觉会议论文集》，2020年，第319\u2013345页。”，“doi”：“10.1007\/978-3030-58545-7_19”}，{“key”：“10.1016\/j.patcog.2023.109956_b31”，“系列标题”：“通过对比表示学习的盲图像超分辨率”，“作者”：“张”，“年份”：“2021”}，{“问题”：“8”，“关键”：“10.1016\/j.patcog.2023.109956_b32”，“doi断言”：“crossref”，“首页”：“1798”，“doi”：“10.1109\/TPAMI.2013.50”，“文章标题”：“代表性学习：回顾与新视角”，“卷”：“35”，“作者”：“本吉奥”，“年份”：“2013年”，“新闻标题”：“IEEE 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dehazing with Dense-mhaze and haze-free images），载于：《IEEE国际图像处理会议论文集》（Proceedings of IEEE International Conference on image Processing），2019年，第1014\u20131018页。“，”DOI“：”10.1109\/ICIP.2019.8803046“}，{“issue”：“6”，“key”：“10.1016\/j.patcog.2023.109956_b39”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“first10.1109\/TIP.2017.2691802“，“article-title”：“Clearing the Sky:A deep network architecture for single image rain remover”，“volume”：“26”，“author”：“Fu”，“year”：“2017”，“journal-title“：”IEEE 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Conferences on Computer Vision and Pattern Recognition，2019，pp.3937\u20133946。”，“doi”：“10.1109\/CVPR.2019.00406“}，{“key”：“10.1016\/j.patcog.2023.109956_b45”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“K.Jiang，Z.Wang，P.Yi，C.Chen，B.Huang，Y.Luo，j.Ma，j。蒋，用于单图像去噪的多尺度渐进融合网络，载：IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集，2020年，第8346\u20138355页。“，”DOI“：”10.1109\/CVPR42600.2020.00837“}，{“key”：“10.1016\/j.patcog.2023.109956_b46”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“W.Yang，R.T.Tan，j.Feng，j.Liu，Z。Guo，S.Yan，从单个图像中检测和去除深层联合雨，收录于：IEEE计算机视觉和模式识别会议记录，2017年，第1357\u20131366页。“，“DOI”：“10.1109\/CVPR.2017.183”}，{“issue”：“11”，“key”：“101016\/j.patcog.2023.109956_b47”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“first page”：10.1109\/TCSVT.2019.2920407“，”article-title“：”使用条件生成对抗网络进行图像去训练“，”volume“：”30“，”author“：”Zhang“，”year“：”2019“，”journal-title”：“IEEE 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Chen，使用最大反射率先验快速去除夜间图像的雾霾，in：IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集，2017，pp.7418\u20137426.“，”DOI“：”10.1109\/CVPR.2017.742“}，{“key”：“10.1016\/J.patcog.2023.109956_b51”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“J。Zhang，Y.Cao，Z.-J.Zha，D.Tao，《利用合成基准进行夜间解密》，载于：《2020年ACM国际多媒体会议论文集》，第2355\u20132363页。“，“DOI”：“10.1145\/3394171.3413763”}]，“container-title”：[“模式识别”]，“原始标题”：[]，“language”：“en”，“link”：[{“URL”：“https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S0031320323006544？httpAccept=text\/xml“，”content-type“：”text\/.xml“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”text-mining“}，{“URL”：“https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S0031320323006544？httpAccepte=text\/plain“，”内容类型“：”文本\/plaine“，”content-version”：“vor”，“intended_application”：“text-mining”}]，“存放”：{“日期部分”：[[2024,3,15]]，“date-time“：”2024-03-15T14:59:05Z“，”timestamp“：1710514745000}，”score“：1，”resource“：{主要”：{“URL”：“https:\/\/linkinghub.elsevier.com/retrieve\/pii\/S0031320323006544”}}，“subtitle”：[]，“shorttitle”：[]，“issued”：44“]，”URL“：”http:\/\/dx.doi.org\/10.1016\/j.patcog.2023.109956“，”关系“：{}，”ISSN“：[”0031-3203“]，”ISSN-type“：[{”value“：”0031-3023“，”类型“：”print“}]，”主题“：[]，”published“：{”date-parts“：[2024,1]]}，“assertion”：[{“value”：“Elsevier”，“name”：“publisher”，“label”：“此文章由”}，{“值”维护“：”使用层次对比学习恢复朦胧天气中的视觉“，”name“：”articletitle“，”label“：”Article 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