Durch die Verwendung der Tiefenkonsistenz zwischen nebeligen und klaren Bildern als Prompt kann das vorgeschlagene Verfahren die Leistung von Dehazing-Modellen verbessern und realistischere Ergebnisse erzielen.
TSNet ist ein zweistufiges Bildentnebelungsnetzwerk, das eine Multi-Skalen-Fusionsmodule und ein adaptives Lernmodul verwendet, um die Generalisierung zu verbessern und Artefakte sowie Farbverzerrungen in den Ausgaben zu reduzieren.