Para abordar los problemas de imágenes con colores apagados, baja fidelidad visual y pérdida de detalles después del procesamiento por algoritmos de eliminación de niebla existentes, este artículo propone un algoritmo de eliminación de niebla basado en la fusión de características residuales multiescala. Primero, se diseña una capa de características paralelas multiescala para extraer características de la imagen en diferentes escalas y mejorar la robustez de la red; luego, se diseña una capa de conexión de red residual para lograr la transmisión y conexión de información entre múltiples capas convolucionales, mejorando la utilización de características y acelerando la velocidad de extracción; a continuación, se diseña una capa de fusión de información de características profundas con un mecanismo de atención incorporado, que se enfoca en la información clave de la imagen, mejorando efectivamente la claridad de la imagen y reduciendo la interferencia del ruido de fondo; finalmente, se diseña un método de corrección y mejora del color basado en la teoría de eliminación de niebla y la fusión de exposición para resolver el problema de imágenes con colores apagados después de la eliminación de niebla por la red. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo de mejora de eliminación de niebla propuesto alcanzó un pico de relación señal-ruido (PSNR) de 21.37 dB, similitud estructural (SSIM) del 82 % y error cuadrático medio (MSE) de 473.6 en los conjuntos de datos públicos SOTS, OTS y RTTS, mejorando eficazmente la degradación de la calidad de la imagen causada por condiciones de niebla, con un mejor rendimiento.

eliminación de niebla de imágenes; convolución multiescala; conexión residual; mecanismo de atención; fusión de imágenes