في هذه الورقة، نُقلّل مشكلة إزالة الضباب من الصور إلى مشكلة تحويل الصور إلى صور، ونُقدّم شبكة إزالة الضباب المُحسّنة من نوع Pix2pix (EPDN)، التي تُولّد صورة خالية من الضباب دون الاعتماد على النموذج الفيزيائي للتشتت. تُدمج EPDN ضمن شبكة توليدية تنافسية (GAN)، تليها وحدة تحسين مُصممة بعناية. مستوحاة من نظرية الإدراك البصري التي تُركّز على المستوى العام أولًا، يُوجّه المُميّز المُولّد لإنتاج صورة وهمية واقعية على مقياس خشن، في حين تُطلب من وحدة التحسين التي تلي المُولّد إنتاج صورة إزالة ضباب واقعية على مقياس دقيق. تتكوّن وحدة التحسين من كتلةَي تحسين مبنية على نموذج المجال الاستقبال، مما يعزّز تأثير إزالة الضباب من حيث الألوان والتفاصيل. يتم تدريب شبكة GAN المدمجة بشكل مشترك مع وحدة التحسين. وأظهرت نتائج التجارب الواسعة على مجموعات بيانات مُصطنعة وبيانات واقعية أن EPDN تتفوّق على أحدث الطرق المُتاحة من حيث مقاييس PSNR وSSIM وPI، بالإضافة إلى الجودة البصرية الموضوعية.