PDCFNet的設計思路確實可以擴展到其他影像增強任務，包括大氣遙感影像增強。以下是幾個擴展的可能性：
特徵融合技術：PDCFNet中的跨層特徵融合模塊可以應用於大氣遙感影像增強，通過融合不同層次的特徵來提高影像的清晰度和細節，這對於處理大氣影響（如霧霾）非常有效。
高頻特徵提取：在大氣遙感影像中，細節和邊緣信息同樣重要。PDC的高頻特徵提取方法可以幫助恢復被大氣散射和吸收影響的影像細節。
自適應增強策略：類似於水下影像增強，對於大氣遙感影像增強也可以設計自適應增強策略，根據影像的具體特徵（如霧霾程度、光照條件）調整增強參數。
結合物理模型：在大氣遙感影像增強中，結合大氣傳輸模型和深度學習方法，可以更好地理解和補償大氣對影像的影響，從而提高增強效果。
總之，PDCFNet的設計理念和技術可以靈活應用於多種影像增強任務，為不同場景下的影像處理提供有效的解決方案。