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基于AOD卷积网络的图像去雾实战.zip

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 基于多尺度卷积神经网络的单张图像去雾技术
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    本研究提出了一种采用多尺度卷积神经网络的方法，专门针对单张图像的去雾处理，有效恢复了雾霾天气下图像的清晰度和色彩真实性。 针对传统单幅图像去雾算法存在的问题，如受到雾图先验知识的限制及颜色失真的情况，本段落提出了一种基于深度学习的多尺度卷积神经网络（CNN）方法来处理单幅图像去雾任务。该方法通过训练模型以掌握有雾图片与大气透射率之间的映射关系来进行去雾。 根据大气散射原理建立雾图生成机制的基础上，设计了一个端到端式的全连接多尺度CNN架构。此架构首先利用卷积层提取浅层特征信息；其次采用不同大小的卷积核并行处理来获取深层特征，并将这些特征通过跳跃连接的方式进行融合；最后模型会输出一个非线性回归结果，即雾图对应的透射率图像特征值，再根据大气散射模型还原出清晰无雾状态下的原图。 实验中使用了特定的雾图数据集对所提方法进行了训练和测试。结果显示，在处理合成有雾图片及自然环境中的真实雾天照片时，该算法均能有效改善去雾效果，并在主观感受与客观指标上超越其他对比算法的表现。
     
  • 基于多特征融合卷积神经网络的图像去雾方法
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    本研究提出了一种基于多特征融合卷积神经网络的图像去雾方法，通过整合多种视觉特征，有效提升了去雾效果和处理速度。 为了解决传统去雾算法中存在的需要人工提取特征、对比度低以及信噪比低等问题，本段落提出了一种基于多特征融合的卷积神经网络去雾方法。该方法利用卷积神经网络模拟人类视觉系统对雾天图像进行层次化处理，能够自动完成特征提取过程。 具体来说，提出的算法采用直接从雾图到清晰无雾图像映射的学习方式，这种映射通过特征提取、多尺度特征融合和浅层与深层特征融合共同实现。其中，多尺度特征融合有助于提升网络对图像细节的重建能力；而浅层和深层特征融合则负责将轮廓信息（由浅层卷积获得）和细节信息（由深层卷积得到）进行整合，从而提高去雾效果的整体质量。 实验结果显示，在与单一规模网络对比的情况下，多特征融合方法能够使峰值信噪比提升1.280 dB。因此，该算法在处理自然环境下的雾天图像时表现出色，并且其细节信息和对比度均优于其他现有技术方案，为未来去雾研究提供了新的思路。
     
  • Python PyTorch实现的AOD-Net去雾网络源代码
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    这段简介可以描述为：“Python PyTorch实现的AOD-Net去雾网络源代码”是一个基于深度学习技术的图像处理项目。它使用PyTorch框架来训练和部署一种名为AOD-Net的神经网络，该网络专门用于去除照片中的雾霾效果，增强视觉清晰度。 AOD-Net去雾网络的Python源代码使用PyTorch编写，通过卷积神经网络对雾霾图像进行处理和优化。该实现基于深度学习框架PyTorch完成。
     
  • 基于卷积的去雾算法
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络的图像去雾技术，通过深度学习方法有效恢复雾霾天气下的图像清晰度与色彩细节。 使用MATLAB实现何凯明大神的去雾算法的方法分享，欢迎下载学习。
     
  • 基于深度卷积神经网络的图像去噪方法
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    本研究提出了一种基于深度卷积神经网络的图像去噪方法，有效去除噪声的同时保留图像细节和纹理。 使用DnCNN网络进行图像去噪时，该网络主要采用了批量归一化和ReLU函数。
     
  • 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。
     
  • 基于盲去卷积的图像恢复算法实现.zip
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    本项目聚焦于利用盲去卷积技术对受损图像进行高效修复。通过分析与实验，实现了多种图像恢复算法，并封装成实用工具，为图像处理领域提供了新的解决方案。 利用MATLAB实现了图像的盲去卷积算法，并展示了lena原图、灰度图、添加噪声及模糊后的图像以及点扩散函数（PSF），同时对比了恢复后的图像效果。