基于跨层注意力特征交互和多尺度通道注意力的去雾方法，具体来说，跨层注意力特征交互模块利用编码层的多尺度跨层特征学习层级权重，然后将这些跨层特征聚合传递到对应解码层，从而减少了去雾网络重构清晰图像过程中的特征稀释。此外，为了挖掘对于去雾网络非常重要的特征通道信息，本文设计了多尺度通道注意力机制，利用不同空洞率的空洞卷积提取多尺度特征信息，形成一个多尺度上下文并行学习的通道注意力机制，可以更有效的为去雾网络的特征分配权重。