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图像去雨和去雾恢复任务：简化版SR3扩散模型及其代码注释与实验流程

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简介：
本研究提出了一种简化的SR3扩散模型，专注于图像中的雨痕及雾霾去除。通过详尽的代码注释与清晰的实验步骤指导，使用户能够轻松实现高质量的图像恢复效果。 源代码包含大量小文件，不适合初学者调试使用。我根据核心代码进行了简化处理，删除了一些不必要的代码文件及代码块，并在Rain13K数据集上进行了实验，目前取得了不错的效果。其他任务也应可以直接使用，只需修改配置文件中的数据集路径即可。大约将源代码的文件数量减少了一半，并添加了关键注释说明。此外，由于没有包含README文档，请联系我获取更多信息。

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  • 图像去雨和去雾恢复任务：简化版SR3扩散模型及其代码注释与实验流程
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    本研究提出了一种简化的SR3扩散模型，专注于图像中的雨痕及雾霾去除。通过详尽的代码注释与清晰的实验步骤指导，使用户能够轻松实现高质量的图像恢复效果。 源代码包含大量小文件，不适合初学者调试使用。我根据核心代码进行了简化处理，删除了一些不必要的代码文件及代码块，并在Rain13K数据集上进行了实验，目前取得了不错的效果。其他任务也应可以直接使用，只需修改配置文件中的数据集路径即可。大约将源代码的文件数量减少了一半，并添加了关键注释说明。此外，由于没有包含README文档，请联系我获取更多信息。
     
  • 图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的SITR88算法进行图像去雾处理的代码。适用于需要改善低能见度图像质量的研究与应用场合。 基于MATLAB平台完成图像去雾模糊功能。
     
  • 带有详细注释和实验流程的高效深度学习图像去雨代码
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    本项目提供了一种高效的深度学习方法用于去除图像中的雨水痕迹，并附有详尽的注释及实验步骤，便于研究与应用。 该资源提供了一个使用 PyTorch 实现的图像去雨代码，并附有详细的注释和实验操作流程，确保可以直接运行。使用的数据集为 Rain100H、Rain100L 和 Rain1400，包括训练和测试部分的数据集。根据 readme 文档可以轻松更换自定义数据集。 资源中包含在上述三个数据集中已经训练好的网络参数文件，用户可以根据需求选择不同数据集进行测试，只需替换相应的测试图片和参数文件即可。 此外，该代码支持训练具有自定义结构的神经网络或使用不同的数据集。readme 文档详细介绍了所需环境及依赖包信息，并附有计算 PSNR 和 SSIM 的代码，方便评估图像去雨效果。 此资源几乎涵盖了所有关于图像去雨的内容，欢迎下载和使用。
     
  • 图像去雾实验代码.zip
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    本资源包含多种基于深度学习和传统算法的图像去雾处理代码，适用于科研与教学。内含详细注释及运行示例，帮助用户快速上手实现清晰图像恢复。 天气对图像质量有很大影响。利用图像分析的相关知识，可以实现基于暗通道先验的图像去雾算法，用于增强有雾霾条件下的图片效果。该方法参考了He K, Sun J, Tang X于2009年在IEEE CVPR会议上发表的一篇论文《Single image haze removal using dark channel prior》。项目文件包括代码、测试用图以及一些展示处理结果的示例图像。
     
  • 图像去雾简码
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    图像去雾简码是一款高效处理雾霾天气拍摄照片的专业软件插件。利用先进算法快速去除图像中的雾霾影响，还原真实色彩与清晰度，操作简便快捷，适合摄影爱好者和专业人士使用。 这是一个简单的图像去雾代码，适合需要研究的同学参考使用。该算法的去雾精度不是非常高，但可以用于初步的研究工作，并非基于暗通道原理的方法。
     
  • 图像噪声及其去噪恢复技术
    优质
    《图像噪声及其去噪恢复技术》一书聚焦于分析和解决数字图像中常见的噪声问题，探讨了多种先进的去噪与图像恢复方法。 图像噪声去除或降低是属于图像处理技术中的一个交叉研究领域，在图像增强与恢复之间发挥着重要作用，并被视为一种预处理手段。 为了在存在噪声的情况下还原清晰的图像，我们需要了解噪音的统计特性以及它与原图之间的关系。通常来说，图像噪声表现为一些空间上不相关的离散且孤立像素的变化情况。 此外，这种现象也是导致影像质量下降的因素之一。从信号或图像的角度来看，噪声可以被视为一种外部干扰；然而，值得注意的是，噪声本身也是一种携带特定信息的信号形式。因此，在处理这类问题时常用到的概率密度函数可以帮助我们更好地描述和理解噪音特征。 例如，高斯噪声是一种常见的类型，它来源于电子电路中的随机波动及传感器在低光照或高温环境下的响应变化。这种类型的噪声也被称为正态分布噪声，其概率特性可以用相应的数学模型来表示。
     
  • 图像去雾_Matlab代码下载_图像去雾技术
    优质
    本资源提供基于Matlab的图像去雾代码下载，适用于研究和学习图像去雾技术。通过算法优化，有效改善雾霾天气下拍摄照片的清晰度。 在图像处理领域，去雾技术是一项重要的图像增强技术，其目的是恢复由于大气散射导致的图像模糊和色彩失真，以提高图像清晰度及视觉效果。本资源包专注于“图像去雾”的MATLAB实现，适用于学术研究与实际应用。 1. 去雾算法原理： 去雾算法主要基于物理模型，考虑大气散射对图像的影响。这种现象使得远处物体显得暗淡，并降低对比度。基本的物理模型包括大气光（A）和传输矩阵（T），其中A代表大气本身的亮度，而T则表示从相机到场景中每个像素点的光学厚度。 2. MATLAB实现： 文件darktest.m可能包含了一种去雾算法的MATLAB实现，采用的是He等人提出的Dark Channel Prior理论。该理论认为在自然图像中的局部区域里至少有一个颜色通道存在非常暗淡的像素值，这有助于估计大气光和传输矩阵。 3. 输入与输出： fog.jpg 和 fog.png 可能是需要处理的带有雾气的图片，而2.PNG可能是经过去雾算法处理后的清晰图。MATLAB程序将读取这些输入图像，应用去雾算法，并生成相应的清晰结果图。 4. MATLAB代码分析： 在darktest.m中，可能包括以下步骤： - 图像预处理：对输入图像进行灰度化、归一化等操作。 - 暗通道提取：找出每个像素的最小值，用于估计大气光。 - 传输矩阵估计：根据暗通道信息推算出光学厚度T。 - 反向散射计算：通过已知的大气光和传输矩阵来恢复图像清晰度。 - 图像恢复：将反向散射的结果与原始图片结合生成去雾后的图。 5. 实际应用： 去雾技术广泛应用于监控、自动驾驶、无人机拍摄及遥感等领域，有助于改善图像质量和提高识别效果。 6. 扩展学习： 除了Dark Channel Prior算法外，还有基于深度学习的方法如DehazeNet和AOD-Net等。这些方法通过训练神经网络模型来直接预测清晰图，并通常能取得更好的去雾效果，但需要大量的标注数据及较高的计算资源支持。 7. 注意事项： 使用此类算法时需注意输入图像的质量以及参数调整的重要性。不同的场景与环境可能需要不同的设置以获得最佳的去雾结果。 通过深入理解这些知识点并实践MATLAB代码，可以掌握图像去雾的基本原理，并且能够在实际问题中有效地应用图像处理技术。
     
  • Matlab图像融合代码-Haze去除：图像去雾的论文与实验总结
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    本项目汇集了基于Matlab实现的多种图像融合及Haze去除算法，旨在提供一个全面的研究平台。包括最新图像去雾技术的论文综述和详尽的实验结果分析。 Matlab图像融合源码Haze-Removal-Project主要参考文献包括《恶劣天气下的单幅图像可见性》、《指导式滤波器的快速去雾算法在监控视频中的应用》以及《利用引导联合双边滤波器实现快速图像去雾》和《基于边界约束与上下文正则化的高效图像去雾方法》。其中，《恶劣天气下的单幅图像可见性》是一篇关于如何对视频进行快速去雾的文章，但未具体提及算法内容。何恺明之前提出的经典单幅图像去雾方法包括：（1）最大化局部对比度；（2）独立成分分析。此外，还有一些较新的研究成果值得关注。
     
  • MATLAB图像去雾实例代码
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    本实例演示了如何使用MATLAB进行图像去雾处理。通过提供源码和步骤详解，帮助用户掌握基于算法的图像增强技术。 GUI图像去雾方法使用MATLAB实现，包含界面功能可以进行不同方法的选择，并显示处理前后的效果对比图。
     
  • 图像去雾指标评估.rar_Matlab代码_图像去雾_图像去雾评价_图像去雾质量评价_图像平均梯度
    优质
    本资源提供了一套用于评估图像去雾效果的Matlab代码，采用图像平均梯度等方法衡量去雾后图像的质量。适用于研究与开发人员使用。 本资源提供了一套用于评价图像去雾质量的MATLAB代码，并新增了可见变比、平均梯度以及饱和像素百分比这三个指标来评估去雾后的图像效果。下载并解压文件后，将MATLAB路径设置为该解压文件夹，然后运行主函数即可开始使用。