有三AI-CV秋季划-图像质量组（2023年）

者提出 SkyGAN，由域感知 hazy-to-hyperspectral（H2H）模块、基于条件GAN（cGAN）的多线索图像到图像翻译模块组成共同除雾。

其中 H2H 模块以无监督的方式从 RGB 图像中重建多个 visual bands，克服了高光谱航空图像数据集薄雾朦胧的不足。利用任务监督和域适应，为图像去雾创建一个"hyperspectral catalyst"。

I2I模块使用 "hyperspectral catalyst" 和 12-channel 多线输入，通过利用整个视觉光谱进行有效的图像去雾。

另外，作者还引入一个数据集：Hazy Aerial-Image (HAI) ，包含 65000 多对具有真实的、非均匀的不同密度的朦胧和 ground truth 航空图像。在 SateHaze1k 数据集和 HAI 数据集上对 SkyGAN 的性能进行了评估。