改进细节的MATLAB代码-Cycle-Dehaze: 循环除雾
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简介：
Cycle-Dehaze项目采用MATLAB语言实现，专注于通过循环算法优化图像除雾效果，改善视觉清晰度，适用于多种复杂环境下的图片处理。
细节增强的MATLAB代码循环除雾：使用增强的CycleGAN进行单图像除雾。该存储库是我们项目的一部分，并发表在CVPR2018Workshop上。如果对您的研究有帮助，请引用我们的论文。
@inproceedings{engin2018cycle,
title={Cycle-Dehaze:Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing},
author={Engin, Deniz and Gen{\c{c}}, An{\i}l and Ekenel, Haz{\i}m Kemal},
booktitle={The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops},
year={2018}
}
模型架构先决条件：
- TensorFlow 1.4.1或更高版本
- Python3
我们的代码已在配备Titan X GPU的Ubuntu 16.04环境下进行了测试。演示版测试Track1的模型：室内shde。
对于细节增强的MATLAB代码循环除雾，我们采用了CycleGAN框架并对其进行了优化以处理单图像除雾的问题。如果您正在研究相关领域并且发现我们的工作对您的项目有帮助，请引用上述论文。此外，该系统在TensorFlow 1.4.1或更新版本上运行，并且需要Python3环境的支持。我们在测试过程中使用了配备Titan X GPU的Ubuntu 16.04操作系统，这为模型提供了强大的计算能力支持。对于演示目的，我们还提供了一个室内shde的Track1模型以供参考和进一步的研究探索。
请确保在尝试重现我们的实验结果前满足所有技术要求，并且充分理解论文中的方法和技术细节。
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