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基于卷积的去雾算法

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾算法.zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现的图像去雾算法，通过代码和文档详细介绍如何去除图像中的雾霾效应，使图像更加清晰。适用于科研与学习。 该项目源码及项目说明已准备完毕，并在Windows 10/11测试环境中进行了验证，一切正常运行。演示图片与部署教程均包含于压缩包内。
     
  • 基于ADMM的图像去卷积及U-Net去噪方法
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    本研究提出了一种结合交替方向乘子法（ADMM）与U-Net架构的方法，有效提升图像去卷积和降噪性能。通过理论分析与实验验证，展示了该技术在增强图像清晰度方面的优越性。 ADMM用于Radio Galaxy图像的反卷积处理。
     
  • 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。
     
  • 基于暗通道先验的去雾算法
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    本研究提出了一种基于暗通道先验理论的先进去雾算法，旨在增强图像清晰度和细节呈现。通过优化处理步骤，有效提升了图像质量，在复杂光照条件下亦能保持良好的去雾效果。该方法在计算机视觉领域具有广泛的应用前景。 数字图像处理与去雾算法是当前研究的热点领域。相关技术能够有效改善雾霾天气下拍摄的照片质量，提升视觉体验。通过采用先进的数学模型及计算方法，可以实现对受雾影响图片的有效修正，恢复其清晰度和色彩饱和度。这方面的研究成果对于增强环境感知能力、改进监控系统以及提高摄影艺术作品的质量具有重要意义。