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网络上收集的常用去雾图像。

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简介：
这些图片是从互联网上收集来的，是用户们普遍使用的算法测试素材。若有任何侵权行为，请您随时与我联系以进行处理。

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  • 网上的常用去雾图像汇总
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    本资源汇集了多种常见的去雾处理图片，旨在为研究和学习提供便利，适用于计算机视觉、图像处理等领域。 图片来源于网络上常用的算法测试图片，如涉及侵权，请联系告知。
     
  • 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。
     
  • 基于卷积神经网络的图像去雾算法_matlab_卷积去雾_去雾卷积_去雾算法_图像处理
    优质
    本研究提出了一种基于卷积神经网络的图像去雾算法，在MATLAB平台上实现，有效提升了去雾效果和计算效率。 该代码使用Matlab实现卷积神经网络来对图像进行去雾操作。
     
  • 15幅常用去雾的雾霾图片
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    本合集收录了15张常用的去除雾霾效果的图像样本，旨在帮助用户通过后期处理改善照片画质，适用于摄影爱好者和专业摄影师。 整理的雾霾图像适用于暗通道方法及图像增强技术在图像去雾程序中的应用；源图集也可用于相关研究与开发。
     
  • 基于图像重建的网络去雾方法.pptx
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    本研究探讨了一种创新的基于图像重建技术的网络去雾方法，旨在提升在恶劣天气条件下视觉信息的清晰度和可用性。通过深度学习模型优化图像处理过程，有效去除雾霾对成像质量的影响，为计算机视觉应用提供更准确的数据基础。 Gated Fusion Network for Single Image Dehazing文献学习汇报ppt主要介绍了如何通过门控融合网络来改善单张图像的去雾效果。该方法利用了深度神经网络的优势，在处理雾霾影响严重的图片时，能够有效恢复清晰度并保留细节信息。报告中详细分析了模型结构、实验结果以及与其他现有技术相比的优点和创新点，并探讨了未来可能的研究方向和发展趋势。
     
  • GCANet的实现：“门控上下文聚合网络在图像去雾与去水化中的应用”
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    本文提出了一种名为GCANet的“门控上下文聚合网络”，该模型通过集成门控机制和多尺度上下文信息，有效提升了图像去雾与去水化的性能。 在WACV 2019的论文“门控上下文聚合网络进行图像除雾和Deraining”中，我们提出了一种新的端到端门控上下文聚合网络GCANet用于图像去雾任务。该方法利用平滑扩展卷积来避免网格化伪影，并通过引入门控子网融合不同级别的特征信息。实验结果表明，在质量和数量上，我们的GCANet比现有的所有最新图像去雾技术都表现出色。 此外，我们将提出的GCANet应用于图像清除任务中，并证明其性能优于当前最先进的方法，从而展示了该网络的通用性。本段落的研究工作是基于Pytorch框架实现的。为了运行测试版本，请将所有的测试图片放置在一个目录下，并执行以下命令：python test.py --task [dehaze | derain] --gpu_id [gpu_id] --indir [input directory] --outdir [output directory]
     
  • 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
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    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。
     
  • 基于AOD卷积网络的图像去雾实战.zip
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    本项目提供了一种使用AOD-Net（大气散射优化）深度学习模型进行图像去雾处理的技术方案。通过卷积神经网络自动去除雾霾影响，恢复清晰度高的图像效果，适合研究与应用开发。 我在实现去雾算法的过程中发现了一些问题，并进行了相应的改进。首先我实现了基于暗原色先验的去雾算法，在运算速度及去雾效果方面做出了一定优化。之后，我还训练了AOD卷积网络来进行图像处理，通过对数据集图片进行特定预处理提升了模型鲁棒性，从而获得了更好的去雾结果。 在技术实现层面，我使用MATLAB实现了暗原色先验的算法，并利用该平台设计了一个用户友好的图形界面；而针对AOD卷积网络，则采用了Python编程语言并结合pyqt框架构建了相应的应用界面。
     
  • 去雾图像.zip
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    本项目提供了一种先进的去雾算法，能够有效提升雾霾天气下图像或视频的清晰度和色彩饱和度。通过优化处理技术，恢复更为真实的视觉效果。 图像去雾代码可以满足毕业设计的要求。
     
  • 图像去雾_Matlab代码下载_图像去雾技术
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    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。