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基于AODNet的单幅图像去雾方法——利用PyTorch实现

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简介：
本研究提出了一种基于AODNet的单幅图像去雾算法，并使用Python深度学习框架PyTorch进行实现。该方法有效提升了去雾效果，使处理后的图像更加清晰自然。 基于AODNet的图像雾度去除 使用Pytorch实现Boyi Li在ICCV 2017上的论文《AOD-Net: Real-Time Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》中提出的单幅图像去雾霾技术。 ### 内容和依赖性： * Python版本：3.6或更高 * 环境配置：Torch==1.7.1，Pillow==5.1.0，numpy==1.14.3，matplotlib==2.2.2 ### 使用方法： 下载整个项目后运行inference.py文件。 #### 文件结构说明： - `.saved_models` 文件夹：用于保存训练好的模型（格式为.pth）。 - `datagt` 文件夹：存放无雾图像的ground truth数据。 - `datahazy` 文件夹：包含与训练数据对应的模糊图像。 - `test_images` 文件夹：包括原论文中使用的一些测试图片。 #### 关键文件： * data.py: 包含加载训练所需的数据函数。 * train.py: 使用位于.data文件夹中的训练资料从头开始训练新的AODNet模型。 * model.py: AODNet的定义及相关操作。

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  • 基于AODNet的单幅图像去雾方法——利用PyTorch实现
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    本研究提出了一种基于AODNet的单幅图像去雾算法，并使用Python深度学习框架PyTorch进行实现。该方法有效提升了去雾效果，使处理后的图像更加清晰自然。 基于AODNet的图像雾度去除 使用Pytorch实现Boyi Li在ICCV 2017上的论文《AOD-Net: Real-Time Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》中提出的单幅图像去雾霾技术。 ### 内容和依赖性： * Python版本：3.6或更高 * 环境配置：Torch==1.7.1，Pillow==5.1.0，numpy==1.14.3，matplotlib==2.2.2 ### 使用方法： 下载整个项目后运行inference.py文件。 #### 文件结构说明： - `.saved_models` 文件夹：用于保存训练好的模型（格式为.pth）。 - `datagt` 文件夹：存放无雾图像的ground truth数据。 - `datahazy` 文件夹：包含与训练数据对应的模糊图像。 - `test_images` 文件夹：包括原论文中使用的一些测试图片。 #### 关键文件： * data.py: 包含加载训练所需的数据函数。 * train.py: 使用位于.data文件夹中的训练资料从头开始训练新的AODNet模型。 * model.py: AODNet的定义及相关操作。
     
  • Fattal的单幅图像去雾方法
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    Fattal的单幅图像去雾方法是一种基于物理模型的图像处理技术，通过分析图像中不同区域的亮度和颜色信息，恢复被雾霾影响的清晰景象。这种方法利用大气散射原理，有效增强了图像细节和对比度，为改善低能见度环境下的视觉体验提供了重要手段。 Fattal发表的单幅图像去雾的matlab代码对某些图片有效，但对其他一些图片效果不佳。该方法运用了独立成分分析（ICA），基于图像表面阴影与大气光传输函数在局部块上不相关的假设来实现去雾处理。
     
  • 基于暗通道先验的单幅图像去雾方法
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    本研究提出了一种基于暗通道先验理论的单幅图像去雾算法，有效恢复雾霾天气下的图像清晰度和色彩细节。 何恺明博士的经典论文以极其简洁的方法显著提升了图像去雾技术。本段落是对原论文的翻译版本。
     
  • 单幅图像快速去雾源码实现
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    本项目提供了一种高效的单幅图像快速去雾算法的源代码实现，适用于多种编程环境。通过先进的计算机视觉技术优化图像质量，去除雾霾影响，使处理后的图像清晰度显著提升。 这里提供了一种基于单幅图像的快速去雾算法源代码，并且已经整合为可以直接在Visual Studio 2010上运行的工程文件。此资源适合研究图片去雾技术的同学参考使用。该算法具有耗时短、效果良好的特点，适用于实时处理的应用场景中。
     
  • 去雾技术：单幅图像的去雾处理
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    本研究探讨了单幅图像去雾技术，旨在通过算法优化提升雾霾天气下拍摄照片或视频的清晰度和视觉效果。 单幅图像去雾使用暗通道先验的单个图像去雾方法可以参考相关文献或资料进行了解。通过boost::ublas和boost numeric bindings实现软抠图但速度较慢，难以处理大图片。我计划用Eigen库重新编写更多的矩阵操作代码以提高性能。在结果文件夹中可以看到相关的输出结果，其中refine_t.png表示经过软抠图细化后的传输图像。
     
  • 单幅图像去雾的暗通道先验方法
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    《单幅图像去雾的暗通道先验方法》探讨了一种基于暗通道原理优化处理单幅雾霾天气拍摄照片的技术，有效提升图像清晰度和视觉效果。 Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior（利用暗通道先验进行单幅图像去雾）是由何凯明提出的一种方法，旨在通过分析图像中的暗通道来去除雾霾影响，从而提升图像的清晰度与视觉效果。这种方法在计算机视觉领域具有重要的应用价值和研究意义。
     
  • 基于OpenCV的图像去雾算法实现
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    本研究利用OpenCV库开发了一种有效的图像去雾算法，旨在增强雾霾天气下图像的清晰度和可视性。通过实验验证了该方法的有效性和实用性。 图像去雾算法的OpenCV实现包括暗原色方法的实现。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾实现
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    本项目运用MATLAB编程环境，实现了对模糊不清的图片进行清晰化处理的技术研究与应用开发，旨在提高图像视觉效果和后续分析准确性。通过算法优化，有效去除图像中的雾霾影响，增强细节展现能力。 GUI图像去雾的MATLAB方法。带界面功能，支持不同算法的选择，并显示处理前后的效果图。
     
  • 利用MATLAB实现直方图均衡去雾方法
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    本研究通过MATLAB软件实现了基于直方图均衡技术的图像去雾算法，有效改善了雾霾天气下图像质量。 使用WORD格式完成以下任务：1. 采用直方图均衡化技术来增强雾天下的模糊图像，并对比处理前后的图像及其对应的直方图；2. 查阅相关文献，分析导致雾天影像质量下降的因素，设计一种有效的图像复原方法，并将复原的图像与原始图像以及经过直方图均衡化的图像进行比较。3. 设计软件界面。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾方法.rar
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现的图像去雾算法，旨在去除或减轻雾霾天气对图像质量的影响。包含详细代码和示例数据集。 基于MATLAB的图像去雾技术主要包括暗通道去雾和直方图均衡化去雾等多种方法。这些技术能够有效改善雾霾天气下拍摄的照片或视频的质量，使图像更加清晰明亮。在实际应用中，通过分析图像中的暗通道信息可以准确估计大气散射情况，并据此对图像进行校正处理；而利用直方图均衡化则可以在一定程度上增强去雾效果的同时保持场景的自然感和真实度。