Pytorch-Image-Dehazing：使用GAN进行图像去雾-源码-ITADN社区

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Pytorch-Image-Dehazing项目采用生成对抗网络（GAN）技术实现图像去雾效果。该项目提供了详细的代码和文档，帮助用户理解和应用深度学习方法解决图像处理问题。该项目旨在实现基于GAN的图像去雾方法。生成器可以直接输出无雾图像而无需估计中间参数；鉴别器则可以引导生成器产生更真实的除雾结果。要运行此项目，您需要设置环境、下载数据集，并训练及测试网络模型。已在一个配备GPU Titan V的Ubuntu 16.04系统上进行了测试，请注意执行代码时需使用到一个GPU设备，否则须对部分代码进行修改以适应CPU模式；不过在没有足够强大的硬件支持下用CPU运行可能会非常慢。因此建议您至少拥有大约12G内存和合适的显卡。软件依赖关系推荐使用Python 3.5或3.6版本，并且需要安装以下库： - tqdm==4.19.9 - numpy==1.17.3 - tensorflow==1.12.0 - tensorboardX - torch==1.0.0 - Pillow==6.2.0

Python-Keras中使用GAN进行图像去模糊的应用

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本篇文章将介绍如何在Python-Keras框架下利用生成对抗网络（GAN）技术实现图像去模糊应用，探索深度学习在计算机视觉领域的实际运用。 Keras实现的DeblurGAN：使用条件对抗网络进行盲动图去模糊。

PyTorch 图像去雾技术

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本项目利用PyTorch框架探索图像去雾技术，通过深度学习模型提升雾霾天气下照片清晰度，实现自动增强视觉效果。在图像处理领域，去雾（Dehazing）是一项常见的任务，其目的是恢复因大气散射导致的图像清晰度降低。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的灵活性和效率来构建和训练复杂的神经网络模型。本项目专注于利用PyTorch实现图像去雾功能，并包含了完整的源代码和预训练权重，使得用户可以快速地在自己的环境中运行。 1. **PyTorch框架介绍**： PyTorch是一个基于Torch的开源机器学习库，由Facebook的AI研究团队开发。它支持动态计算图，这意味着可以在运行时构建和修改模型，这在调试和实验新想法时非常有用。此外，PyTorch还具有丰富的社区支持和大量的预训练模型，便于快速上手和研究。 2. **图像去雾原理**：图像去雾是基于物理模型的，通常使用大气散射模型。该模型假设图像中的每个像素值是原始清晰图像与大气光、传输矩阵的乘积。去雾的目标就是通过估计这些参数来恢复原始图像。 3. **深度学习在图像去雾中的应用**：近年来，深度学习技术在图像去雾任务中取得了显著的进步。通过卷积神经网络（CNN），模型可以从大量带雾和无雾图像对中学习到去雾的特征和规律，自动提取并学习去雾的表示。 4. **项目结构**：该项目包括以下部分： - `model.py`：定义了用于图像去雾任务的深度学习模型。 - `train.py`：训练脚本，包含数据加载、优化器设置及损失函数配置等步骤。 - `test.py`：测试脚本，用于在新图像上应用预训练好的模型进行去雾处理。 - `data`：存放了用于训练和验证的带雾与无雾图像对的数据集。 - `weights`：包含已训练完成并可用于直接部署或进一步实验的权重文件。 5. **运行步骤**： - 确保安装PyTorch及其他必要的依赖库，如PIL、matplotlib等。 - 解压项目文件，并进入相应的目录中进行操作。 - 如需重新训练模型，请根据实际情况调整数据路径和超参数后使用`train.py`脚本执行训练过程。 - 使用预设的权重或新生成的权重，在实际场景下运行测试程序以实现图像去雾功能。 6. **源码分析**： - 源代码中运用了PyTorch框架中的核心模块，如网络结构定义、优化器选择等。 - 训练阶段通常会采用交叉熵损失函数（针对分类问题）或均方误差损失函数（用于回归任务），以评估模型性能并进行参数更新。 7. **评估与可视化**：在项目实施过程中，可以通过计算图像清晰度指标如PSNR和SSIM来量化去雾效果，并通过对比图例的形式展示处理前后的视觉差异。这个基于PyTorch的图像去雾项目提供了一个完整的解决方案框架，涵盖了从设计网络结构到训练、测试的所有环节。它不仅能够帮助研究者快速掌握深度学习在图像去雾领域的应用技术，同时也为开发者提供了便捷的学习和实践平台。

图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾

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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。

DFCRN-for-Image-Dehazing: 单图像雾度去除深度全卷积回归网络的实现代码

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简介：DFCRN-for-Image-Dehazing提供了一种基于深度学习的方法来处理单幅图像去雾问题，通过全卷积神经网络架构有效恢复雾霾影响下的清晰图像。 DFCRN图像去雾论文“用于单图像雾度去除的深度完全卷积回归网络”的实现代码如下： 1. 先决条件：请确保安装了Caffe（适用于Windows或Linux）和MATLAB。 2. 安装步骤：首先在你的操作系统上按照官方文档安装好Caffe。对于Windows用户，可以参考相应的指南进行设置。 3. 使用预先训练的模型演示下载DFCRN_Code文件夹，并在MATLAB中运行dfcrn_demo.m脚本以查看结果。 4. 除雾效果展示 5. 论文引用信息：@inproceedings{zhao2017deep, title={Deep fully convolutional regression networks for single image haze removal}, author={Zhao, Xi and Wang, Keyan and Li, Yunsong and Li，

【图像去雾】利用MATLAB进行偏振水下模糊图像去雾【附带Matlab源码 396期】.md

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本文介绍使用MATLAB实现偏振技术在水下模糊图像去雾的应用，并提供相关代码，帮助读者理解和实践图像处理技术。在上发布的Matlab资料都附有可运行的代码，并且经过验证确认可行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；这些无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，可根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 操作步骤如下：步骤一：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要更多服务或咨询仿真相关问题，请联系博主。 - 完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作具体技术包括但不限于： - 图像增强：同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强； - 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论图像去雾、暗通道图像去雾、偏振水下模糊图像去雾、双边滤波图像去雾、颜色衰减先验图像去雾。

图像去雾代码源码

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本项目提供一系列用于处理和优化图像去雾效果的代码源码，旨在帮助开发者与研究人员改善雾霾天气下拍摄照片或视频的质量。这是用MFC实现的图像去雾源代码，其中包括暗通道去雾、Retinex算法、CLAHE以及直方图均衡化等多种有效的图像去雾方法，可供参考。

图像去雾的源代码

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本项目提供了一种有效的图像去雾技术的源代码实现，通过处理受雾霾影响的图片，恢复其清晰度与真实感。适用于计算机视觉、摄影爱好者及科研领域。测试可用的MATLAB图像去雾源代码，并附带相关的原理论文。

使用 GAN 和 DCGAN 进行图像生成

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本章节探讨了利用生成对抗网络（GAN）及其变种深度卷积生成对抗网络（DCGAN）进行图像合成的技术。通过理论解析与实践案例，深入剖析了这两种模型的架构及应用场景，展示了如何运用它们创建逼真的图像数据。使用GAN（生成对抗网络）和DCGAN（深度卷积生成对抗网络）来生成图像，并用Python编写相应的训练程序代码。请提供具体的训练代码实现。

利用PyTorch构建自编码器进行图像去噪

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本项目运用PyTorch框架设计并实现了一个基于深度学习的自编码器模型，专注于从含有噪声的图像中恢复出清晰、干净的视觉信息。通过训练，该模型能够有效识别和去除图像中的各种类型噪音，从而提升图像的质量与可读性。使用PyTorch构建自编码器来实现图像去噪。

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Pytorch-Image-Dehazing：使用GAN进行图像去雾-源码

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