本文提出了一个基于U-Net的深层网络模型用于单幅图像去雾，通过特征融合实现高度非线性变换函数。该模型在两个图像去雾基准测试中表现出色，能够高效恢复超高清分辨率模糊图像。

本文提出了一个基于U-Net的深层网络模型用于单幅图像去雾，通过特征融合实现高度非线性变换函数。该模型在两个基准测试中表现出色，能够高效恢复超高清分辨率模糊图像。

本文介绍了一种基于U-Net的深度学习模型，用于单幅图像去雾。该模型通过特征融合实现从有雾图像到去雾图像的高度非线性变换。在两个图像去雾基准测试中，该模型在GPU上高效地恢复超高清分辨率模糊图像，达到了顶尖水平。

该文介绍了一种基于U-Net的深度学习模型，用于单幅图像去雾。该模型表现出了顶尖水平，能够高效地恢复超高清分辨率模糊图像。

该文介绍了一种基于U-Net的深度学习模型，用于单幅图像去雾。该模型在GPU高效内存使用下能够恢复超高清分辨率模糊图像，达到了顶尖水平。