لمواجهة مشكلة الصور باهتة الألوان وانخفاض دقة العرض وفقدان تفاصيل الصور بعد معالجة خوارزميات إزالة الضباب الحالية، يقترح هذا البحث خوارزمية إزالة الضباب للصور تعتمد على دمج ميزات المتبقيات متعددة المقاييس. أولاً، تم تصميم طبقات ميزات متوازية متعددة المقاييس لاستخراج ميزات الصور من مقاييس مختلفة لتعزيز متانة الشبكة؛ ثم تم تصميم طبقة ربط الشبكة المتبقية لتحقيق تمرير وربط المعلومات بين طبقات الالتفاف المتعددة، مما يزيد من استفادة الميزات ويسرع من سرعة استخراج الميزات؛ بعد ذلك، تم تصميم طبقة دمج معلومات الميزات العميقة المدمجة مع آلية الانتباه للتركيز على المعلومات الرئيسية للصورة، مما يحسن وضوح الصورة ويقلل من تداخل ضوضاء الخلفية؛ وأخيراً، تم تصميم طريقة تعزيز وتصحيح الألوان قائمة على نظرية إزالة الضباب ودمج التعرض لحل مشكلة الصور ذات الألوان الباهتة بعد إزالة الضباب بواسطة الشبكة. تظهر نتائج التجارب أن خوارزمية إزالة الضباب المحسنة المقترحة حققت نسبة إشارة إلى ضوضاء الذروة (PSNR) تبلغ 21.37 ديسيبل، والتشابه الهيكلي (SSIM) 82%، وخطأ متوسط تربيعي (MSE) 473.6 على مجموعات البيانات العامة SOTS وOTS وRTTS، مما حسن بشكل فعال تدهور جودة الصور الناتج عن الطقس الضبابي، مع أداء محسن.

إزالة الضباب للصور; الالتفاف متعدد المقاييس; الربط المتبقي; آلية الانتباه; دمج الصور