今天给大家分享一篇发表在IEEE TMM上的去雾文章

Joint Contrast Enhancement and Exposure Fusion for Real-World Image Dehazing

作者从对比度增强和曝光融合的视角来解决图像去雾问题，在真实场景上取得了较好的去雾效果。此外，作者将所提出的方法应用于手机人像编辑，低光照增强，夜景图像去雾等场景，均验证了所提方法的泛化性及有效性。

所提方法，如下图所示：

白天场景去雾

夜景去雾

人像编辑

低光增强

总结部分：该框架可以应用来解决其他相关的问题：

1）稠密雾去除，可以结合：近红外+可见光去雾。

2）低光照增强，水下图像增强，去除沙尘。

相关代码链接：CEEF

根据上述论文，来分享一些相关的资源：

近红外和可见光数据集：

[1] LLVIP

[2] OTCBVS

[3] CAMEL

[4] infrared and visible fusion datasets

[5] https://dsiac.org/technical-inquiries/notable/infrared-imagery-datasets/

近红外和可见光融合去雾：

[1] Near-Infrared Fusion via Color Regularization for Haze and Color Distortion Removals

[2] Near-Infrared Coloring via a Contrast-Preserving Mapping Model

水下图像增强：

[1] Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement