研究人员开发了一种新颖的夜间图像去雾框架，解决了低照度和复杂散射带来的挑战。他们的方法利用预训练的CLIP视觉编码器来整理外部数据，确保与目标域更好地对齐并减轻训练不稳定性。该系统采用NAFNet的两阶段训练过程，随后在推理时进行增强，如自集成和加权快照融合，以改进输出。 AI
影响 引入了一个实用的管道来提高夜间图像质量，可能使自动驾驶和监控系统受益。
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了针对特定计算机视觉任务的新颖框架。
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arXiv:2604.05500v2 Announce Type: replace Abstract: Nighttime image dehazing faces a more complex degradation pattern than its daytime counterpart, as haze scattering couples with low illumination, non-uniform lighting, and strong light interference. Under limited supervision, th…