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高质量图像去雾扩散模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于DDPM和物理感知的图像去雾框架DehazeDDPM，适用于复杂的浑浊场景。该框架通过物理建模和DDPM的生成能力相结合，补偿浓雾引起的信息损失。实验证明，该方法在合成和真实世界的浑浊数据集上取得了最先进的性能。
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关键要点
- 提出了一种基于DDPM和物理感知的图像去雾框架DehazeDDPM。
- 该框架适用于复杂的浑浊场景。
- 通过利用大气散射模型（ASM）进行物理建模，补偿浓雾引起的信息损失。
- 实验证明，该方法在合成和真实世界的浑浊数据集上取得了最先进的性能。
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