者提出 SkyGAN，由域感知 hazy-to-hyperspectral（H2H）模塊、基于條件GAN（cGAN）的多線索圖像到圖像翻譯模塊組成共同除霧。

其中 H2H 模塊以無監(jiān)督的方式從 RGB 圖像中重建多個 visual bands，克服了高光譜航空圖像數(shù)據(jù)集薄霧朦朧的不足。利用任務(wù)監(jiān)督和域適應(yīng)，為圖像去霧創(chuàng)建一個"hyperspectral catalyst"。

I2I模塊使用 "hyperspectral catalyst" 和 12-channel 多線輸入，通過利用整個視覺光譜進行有效的圖像去霧。

另外，作者還引入一個數(shù)據(jù)集：Hazy Aerial-Image (HAI)?，包含 65000 多對具有真實的、非均勻的不同密度的朦朧和 ground truth 航空圖像。在 SateHaze1k 數(shù)據(jù)集和 HAI 數(shù)據(jù)集上對 SkyGAN 的性能進行了評估。

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