研究人员推出PRISM，一个用于从现实世界雾霾场景中重建清晰图像的新框架。PRISM采用一种称为近邻散射大气重建（PSAR）的物理结构化方法，联合恢复清晰场景和大气散射变量，增强了可解释性。为解决配对数据不足的问题，该系统包含一个在线雾霾合成管道和一个用于非配对学习的选择性自蒸馏适应（SSDA）方案，能够基于感知目标和散射理解进行自我优化。实验表明，PRISM在现实世界去雾基准测试中取得了具有竞争力的结果。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍图像处理新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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