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关于Vision Transformer的图像去雾算法研究及其实现（含Python代码和文档说明）.zip

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简介：
本资源深入探讨了基于Vision Transformer的先进图像去雾技术，并提供了详细的Python实现代码与文档指导。通过结合深度学习模型的优势，该方案能够有效提升去雾效果，为计算机视觉领域提供新的研究视角和技术支持。 基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现源码及文档说明.zip包含预处理数据的部分内容：将训练数据图像切分成大小为256*256的小图。下载的数据集存放在路径 /home/dell/桌面/TPAMI2022/Dehazing/#dataset/NH_haze/ 内，该目录下有两个文件夹：train 和 test。 对于训练数据集的处理使用命令： ``` python3 generate_patches_SIDD.py --src_dir /home/dell/桌面/TPAMI2022/Dehazing/#dataset/NH_haze/train --tar_dir /home/dell/桌面/2022毕业设计/Datasets/NH-HAZE/train_patches ``` 训练代码为My_train.py，使用如下命令运行： ``` python3 ./My_train.py --arch Uformer --nepoch 270 --batch_size 32 --env My_Infor_CR --gpu 1 --train_ps 128 --train_dir /media/dell/fd6f6662-7e3 ```

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  • 关于Vision Transformer的图像去雾算法研究及其实现（含Python代码和文档说明）.zip
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    本资源深入探讨了基于Vision Transformer的先进图像去雾技术，并提供了详细的Python实现代码与文档指导。通过结合深度学习模型的优势，该方案能够有效提升去雾效果，为计算机视觉领域提供新的研究视角和技术支持。 基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现源码及文档说明.zip包含预处理数据的部分内容：将训练数据图像切分成大小为256*256的小图。下载的数据集存放在路径 /home/dell/桌面/TPAMI2022/Dehazing/#dataset/NH_haze/ 内，该目录下有两个文件夹：train 和 test。 对于训练数据集的处理使用命令： ``` python3 generate_patches_SIDD.py --src_dir /home/dell/桌面/TPAMI2022/Dehazing/#dataset/NH_haze/train --tar_dir /home/dell/桌面/2022毕业设计/Datasets/NH-HAZE/train_patches ``` 训练代码为My_train.py，使用如下命令运行： ``` python3 ./My_train.py --arch Uformer --nepoch 270 --batch_size 32 --env My_Infor_CR --gpu 1 --train_ps 128 --train_dir /media/dell/fd6f6662-7e3 ```
     
  • 基于Vision Transformer的图像去雾算法的研究及其实现（含Python源码和使用说明）.zip
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    本资源提供了一种基于Vision Transformer的先进图像去雾方法的研究与实现。附带详细Python源代码及操作指南，便于学习与应用。 基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现（包含Python源码及项目介绍使用说明）。如果需要继续训练模型，请设置--pretrain_weights参数为预训练权重路径。我的模型预训练权重位于My_best_model文件夹内，根据数据集的不同划分有不同的预训练权重。 所有训练参数均在option.py文件中定义，主要的参数含义如下： --train_ps：指定用于训练样本的补丁大小，默认值为128像素，即输入到模型中的图像块尺寸。
     
  • 基于Vision Transformer的图像去雾算法的研究与实现（含Python源码、项目介绍及使用说明）.zip
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    本项目探讨并实现了利用Vision Transformer技术进行图像去雾处理的方法。提供了详细的Python代码、项目文档以及操作指南，便于研究和应用。 基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现（包含Python源码、项目介绍及使用说明）。 若需继续对模型进行训练，请设置预训练权重路径： --pretrain_weights 设置为 My_best_model 文件夹下的路径。 关于所有参数的具体配置，详见 option.py 文件。主要参数含义如下： - --train_ps：设定输入到模型中的训练样本补丁大小，默认值为128。 更多详细信息请参阅项目文档或访问相关博客文章。
     
  • 基于Python的图像去雾算法研究与实现（含源码、文档及演示视频）.zip
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    本资源提供了一套基于Python的图像去雾算法的研究和实现方案，包括完整的代码库、详细的技术文档以及操作演示视频。适合科研人员和技术爱好者深入学习和应用开发。 基于Python的毕业设计：图像去雾算法研究系统（源码+说明+演示视频），适合本科高分项目。 【技术栈】Python + Django + MySQL 【实现功能】 用户管理模块： - 用户登录：输入用户名和密码进行身份验证，成功后跳转至图像管理页面；如失败则提示错误。 - 用户注册：在页面填写名称、密码等信息完成注册，系统自动生成用户ID，并将数据保存到数据库的用户表中。 图像管理模块： - 图像上传：选择要上传的文件并将其信息存储于数据库中的图像表内。 - 图像列表：展示当前用户的全部已上传图片及其详细信息（如名称、时间等），支持用户挑选需处理的照片。 - 图片删除：允许用户移除其先前上传过的照片。 图像处理模块： - 图像去雾：选择待处理的图片，点击按钮启动FFANet深度学习模型进行去雾操作，并将结果保存到数据库中的处理表内。 - 处理记录展示：列出当前用户的全部图像处理历史（包括名称、时间及效果），用户可查看具体的结果。 系统管理模块： - 系统日志：追踪所有关键的操作行为，如登录信息、文件上传等，详细记载操作时间和执行者身份。 - 管理设置：管理员能够调整系统的各项参数和规则。
     
  • 【利用Python与Django框架的毕业设计】图像去雾算法研究系统（含源码、录像及说明文档）.zip
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    本项目为基于Python和Django框架开发的图像去雾算法研究系统。包括源代码、操作录像及详细说明文档，旨在提供一个完整的解决方案用于学术研究与实践应用。 基于Python+Django的毕业设计：图像去雾算法研究系统包括源码、录像演示和详细说明。 技术栈： - Python - Django框架 - MySQL数据库 主要功能模块： 1. 用户管理模块： - 用户登录：用户通过输入用户名和密码进行身份验证，成功后跳转至图像管理页面；若失败，则提示用户名或密码错误。 - 用户注册：允许新用户填写信息（如名称、密码）完成注册流程。系统自动生成唯一ID，并将相关信息存储到数据库中的用户表。 2. 图像管理模块： - 图像上传：支持用户选择并提交图像文件，相关数据会被保存至数据库的相应表格内。 - 图片列表展示：列出当前用户的全部已上传图片及其详细信息（如名称、时间戳）供浏览，并提供删除功能以移除不需要的照片。 3. 图像处理模块： - 去雾操作：用户可选择一张图像执行去雾任务，系统将利用FFANet深度学习模型对其进行优化处理。最终的清晰化版本会被存入数据库中。 - 处理结果列表显示：展示该用户所有已处理过的图片及其相关信息（包括时间戳、原始文件名和新的输出图），允许查看具体效果。 4. 系统管理模块： - 日志记录功能：跟踪并保存系统操作日志，涵盖登录行为、图像上传以及去雾等关键活动，并详细记载执行时间和涉及人员。 - 管理员设置选项：提供给管理员账户进行必要的配置调整。
     
  • 关于Python的图像去雾算法研究系统的探讨.zip
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    本项目深入探究了基于Python的图像去雾技术，构建了一个能够有效改善雾霾天气下图像清晰度的研究系统。通过分析现有算法并结合创新方法，旨在优化图像处理效果，为用户提供更加直观、清晰的视觉体验。 基于Python的图像去雾算法研究系统.zip包含了针对图像去雾问题的研究与实现代码，使用Python语言开发。该系统旨在帮助研究人员及开发者理解和改进现有的图像去雾技术。通过下载并解压文件，用户可以获得完整的项目源码和相关文档资料，以便进行进一步的学习或应用开发工作。
     
  • Python毕业设计——图像去雾算法研究与实现源码.zip
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    本项目为Python毕业设计作品，旨在探索并实现一种有效的图像去雾算法。通过分析大气散射模型，采用暗通道先验理论，成功实现了雾霾环境下图像清晰度的提升，并提供了完整的源代码供学习参考。 在本项目中，“python毕业设计之图像去雾算法研究系统源码.zip”是一个包含Python实现的图像去雾算法的研究系统。该系统旨在帮助学生或研究人员理解并应用图像处理技术，特别是针对因大气散射导致低对比度和色彩失真的问题进行改善。 1. 图像去雾原理：这是计算机视觉领域的一个重要课题，目标是恢复图片的真实清晰度。在雾天拍摄的照片通常显得暗淡且细节模糊，这是因为光线经过空气中的微粒时发生散射，从而降低了图像的对比度并改变了颜色偏移。 2. 基本去雾算法：早期的方法基于大气散射模型（例如Kannala-Brandt模型），通过估算全局大气光和传输矩阵来恢复清晰图象。传输矩阵描述了光线从物体到相机路径中受到的影响程度。 3. Dark Channel Prior（暗通道先验）: 这是由清华大学贾兆益教授提出的著名去雾算法，其核心思想是大多数非雾图像的局部区域存在一个颜色通道像素值极低的现象，在雾天图象中并不常见。利用这一特性可以估计传输矩阵，并去除模糊效果。 4. 后续优化算法：虽然基于暗通道先验的方法表现良好，但也有局限性，如处理暗区不当和对噪声敏感等问题。因此出现了许多改进方法，例如使用深度学习技术来训练神经网络以提高去雾质量和效率。 5. Python编程语言：由于其简洁的语法及丰富的库支持，在图像处理与计算机视觉领域中Python是首选的语言之一。在这个项目里可能会用到OpenCV、PIL等图像处理库以及Numpy进行数值计算，还可能使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来训练和应用神经网络模型。 6. 源码分析：project可能是项目的主代码文件，包含了实现去雾算法的核心代码。而说明文档.zip则可能包含项目详细描述、算法介绍、运行指南及实验结果分析等内容。 7. 学习与实践：对于学生或研究者而言，这个项目提供了一个很好的实战平台；通过阅读和执行源码可以深入理解图像去雾的实现过程，并尝试修改优化以适应不同的应用场景。 此项目不仅涵盖了基本理论知识，还提供了实际Python代码示例，有助于提升对算法的理解以及编程技能。通过本项目的实施与研究，学生及研究人员能够深入了解并应用相关技术解决现实中的图象增强问题。
     
  • Python图像去雾算法研究与实现_（含项目源码、数据库脚本及文档等资料）
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    本项目深入探讨并实现了基于Python的图像去雾算法，包含详尽的代码、数据库脚本以及相关技术文档，旨在为开发者提供全面的学习和实践资源。 这个基于Python技术栈的Web应用程序项目源代码提供了一个通用框架，帮助开发者学习如何构建可扩展的管理系统。通过深入研究源代码，您可以了解使用Python进行Web应用开发的关键技术和实践方法。项目的核心涉及后端开发和数据库集成，旨在为具有一定编程基础、对技术充满兴趣的开发者以及大学生作为学习参考的实践项目服务。 该项目采用主流的Python技术栈，适用于有一定编程和Web开发背景的人群，并有助于更好地理解和应用其内容。通过深入研究系统的设计思路、架构和实现细节，您将全面了解使用Python构建Web应用程序的方法。源代码不仅是学习资源，还为技术分享和交流提供了平台，促进技术和知识共享。 在学习过程中，通过对源代码的分析深入了解Python的使用方式和原理，并提升对Python技术的理解与熟练度。具体而言，您可以掌握后端开发的关键技能以及如何在Web应用中进行数据库集成，从而更好地应对未来的开发挑战并为技术社区贡献有价值的内容。
     
  • AOD-Net单图像去雾算法实现【含代码、论文及PPT】
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    本项目介绍并实现了AOD-Net单幅图像去雾算法，包括源代码、学术论文和演示文稿。适合研究与学习使用。 此压缩包包含IEEE论文AOD-Net的原始英文paper文档、pytorch代码实现和个人制作的PPT说明。该PPT详细介绍了论文的具体实现思路和Torch编写方法，分享给大家！
     
  • 图像去雾算法及其MATLAB程序实例（含直方图处理、去噪和平滑等算法代码）.zip
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    本资源提供了一套完整的图像去雾解决方案，包括多种算法如直方图均衡化、去噪和边缘平滑等的MATLAB实现代码。适合研究与学习使用。 图像去雾算法及相关代码实例（包括直方图处理、去噪和平滑等相关算法的实现）可以参考一下。这些资源涵盖了使用MATLAB编写的程序示例。