网络空间安全学院院讯（通讯员：王仕龙）近日，视频图像处理领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT)在线发表我院学术论文“ZRID-Net: Zero-Reference Real-World Image Dehazing Framework via Deep Self-Decoupling and Reverse Knowledge Transfer”。曲阜师范大学网络空间安全学院为该论文第一署名单位，2022级研究生王仕龙为论文第一作者，刘建磊教授为论文通讯作者。IEEE TCSVT为IEEE出版社旗下国际权威期刊，是国际公认的人工智能与视频图像处理领域顶级期刊。该期刊最新影响因子为 11.1，是中科院一区TOP期刊和中国计算机学会（CCF）推荐的B类期刊，在多媒体技术领域排名第2/69位，具有极高的国际影响力与学术声誉。

论文提出了一种新颖的零参考真实世界图像去雾方法ZRID-Net（Zero-Reference Real-World Image Dehazing Network），其核心基于深度自解耦与逆向知识迁移。具体而言，我们首先采用一种模型驱动的方法，将观测图像初步解耦为三个粗粒度成分：无雾图像、透射率图以及大气光。随后，分别通过数据驱动的方法对无雾图像与透射率图进行细化优化。此外，论文提出了一种新型的逆向知识迁移机制，充分挖掘雾化图像中的潜在先验信息，以指导去雾过程。该方法将知识迁移与对比学习相结合，从逆向角度引导细化网络远离雾特征，从而提升去雾效果。最后，论文引入了一种感知融合策略，以获得具有高可视性和真实感的无雾图像。大量实验表明ZRID-Net在定量指标与视觉质量上均优于现有的最新方法，并展现出较强的泛化能力与实际应用潜力。

全文链接：10.1109/TCSVT.2025.3609735

该研究得到了山东省自然科学基金的资助支持。