我们将图像去哈希问题表述为具有有利数据保真度项和先验项的变分模型的最小化，以正则化模型。我们基于内置深度神经网络的经典梯度下降方法来求解变分模型，从而可以很好地估计大气光、透射图和清晰图像的迭代图像先验。我们的方法结合了图像去阴影的物理形成以及深度学习方法的特性。我们表明，它能够生成清晰的图像以及精确的大气光和透射图。
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