Para resolver os problemas de imagens com cores desbotadas, baixa fidelidade visual e perda de detalhes após o processamento por algoritmos existentes de remoção de neblina, este artigo propõe um algoritmo de remoção de neblina de imagem baseado na fusão de características residuais multiescala. Primeiro, é projetada uma camada de características paralelas multiescala para extrair características da imagem em diferentes escalas, visando aumentar a robustez da rede; em seguida, é projetada uma camada de conexão de rede residual para realizar a transmissão e a conexão de informações entre várias camadas convolucionais, melhorando a utilização das características e acelerando a velocidade de extração; depois, é projetada uma camada de fusão de informações de características profundas incorporando um mecanismo de atenção, que foca nas informações chave da imagem, aumentando efetivamente a clareza da imagem e reduzindo a interferência do ruído de fundo; finalmente, é projetado um método de correção e aprimoramento de cor baseado na teoria de remoção de neblina e fusão de exposição, para resolver o problema das imagens com cores desbotadas após a remoção de neblina pela rede. Os resultados experimentais mostram que o algoritmo de aprimoramento de remoção de neblina proposto alcançou uma relação sinal-ruído de pico (PSNR) de 21,37 dB, similaridade estrutural (SSIM) de 82% e erro quadrático médio (MSE) de 473,6 nos conjuntos de dados públicos SOTS, OTS e RTTS, melhorando eficazmente a degradação da qualidade da imagem causada por condições climáticas com neblina, com desempenho superior.

remoção de neblina de imagem; convolução multiescala; conexão residual; mecanismo de atenção; fusão de imagens