摘要 在这篇文章中，我们提出了一个端到端的网络，称为Cycle-Dehaze，为单一图像去雾问题，它配对的有雾图像和其对应的图像进行训练。也就是说，我们通过以不成对的方式加入干净和模糊的图像来训练网络。此外，所提出的方法不依赖于大气散射模型参数的估计。我们的方法通过结合循环一致性和感知损失来增强CycleGAN方法，以提高纹理信息恢复的质量，并生成视觉上更好的无雾霾图像。典型地，用于去雾的深度学