概述：         由于收集匹配的清晰和模糊图像的固有限制，基于先验和基于学习的方法诉诸于综合数据的训练; 由室内图像和相应的深度信息构建。在处理室外场景时，这可能会导致域转移。我们提出了一种通过最小化众所周知的暗通道先验 (DCP) 能量函数的完全无监督的训练方法。我们不使用合成数据向网络提供，而是仅使用真实世界的户外图像，并通过直接最小化DCP来调整网络的参数。尽管我们的 “深度DCP”