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DFCRN-for-Image-Dehazing：该项目包含论文“用于单图像雾度去除的深度全卷积回归网络”的代码实现。

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简介：
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”提供的源代码。该代码托管于Microsoft OneDrive。首先，请满足以下先决条件：确保您的系统为Linux或Windows环境，并已安装Caffe。在Windows操作系统上安装Caffe后，请下载DFCRN_Code文件夹，并在MATLAB环境中运行dfcrn_demo.m程序以进行演示。随后，您可以观察和评估去雾处理的结果。论文引用信息如下：@inproceedings{zhao2017deep, title={Deep fully convolutional regression networks for single image haze removal}, author={Zhao, Xi and Wang, Keyan and Li, Yunsong and Li,

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  • 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，
     
  • Matlab实现的Multi-scale-CNN-Dehazing模型代码：基于多尺度卷积神经网络的单幅图像去雾方法（ECCV20...）
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    本代码实现了在ECCV20上发表的基于多尺度卷积神经网络的单幅图像去雾算法，通过Matlab实现Multi-scale-CNN-Dehazing模型。 在2016年10月10日发布的ECCV论文《通过多尺度卷积神经网络进行单幅图像去雾》（Single Image Dehazing via Multi-scale Convolutional Neural Networks）中，任文奇、刘思、张华、潘金山、曹晓春和杨明轩提出了基于MatConvNet的模型代码。这些代码提供了测试演示以及预训练模型。 论文提供的脚本和预训练模型是ECCV16去雾研究工作的实现版本，并且该工作依赖于MatConvNet工具箱的支持。为了运行“demo_MSCNNdehazing.m”文件，用户首先需要在自己的计算机上编译MatConvNet。此外，“MSCNN_dehazing\matlab”文件夹中的预编译版本可以直接用于Win7操作系统。 论文引用格式为： @inproceedings{Ren-ECCV-2016, 作者={任、文奇与刘、思与张、华与潘、金山与曹、晓春与杨、明轩}, title={通过多尺度卷积神经网络进行单图像去雾} }
     
  • 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。
     
  • Pytorch-Image-Dehazing：使用GAN进行图像去雾-源码
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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
     
  • 基于深度卷积神经网络的图像去噪新算法（用Python实现）
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    本研究提出一种基于深度卷积神经网络的创新性图像去噪方法，并使用Python语言实现了该算法。 使用ADM方法的图像去噪处理器可以用于处理图像中的噪声问题。
     
  • 基于Python的深度卷积神经网络图像去噪设计与实现
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    本研究提出了一种基于Python的深度卷积神经网络方法，专注于图像去噪领域的创新技术应用。通过构建高效模型，有效提升图像清晰度和质量，在实际场景中展现出优越性能。 基于Python使用深度卷积神经网络的图像去噪设计与实现
     
  • 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。
     
  • testing_code_基于深度卷积神经网络的单幅图像去雨算法_derain.zip
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    本资源提供一种用于去除单幅雨天图像中雨迹的深度学习方法，采用深度卷积神经网络实现高效准确的去雨效果，适用于图像处理与计算机视觉领域。下载包含源代码及实验数据集。 深度卷积神经网络（DCNNs）在图像处理领域有着广泛的应用，尤其是在去除单幅图像中的雨水效果方面表现突出。文件testing_code_深度卷积神经网络_derain_图像去雨_单幅图像_去雨.zip很可能包含了一个用于去除单一含雨图片的DCNN模型及其测试代码。 图像去雨是计算机视觉的一个重要分支，其目标是从含有雨滴或雨丝影响的图像中恢复出清晰背景。该技术在自动驾驶、监控摄像头和遥感等领域有广泛的应用价值，因为它能够显著提高图像的质量和识别精度。 DCNNs的工作原理是在大量带有雨水与无雨水对比图集的学习过程中，掌握并区分雨迹和其他视觉特征的能力。模型通常由多个卷积层、池化层及ReLU激活函数组成，共同构建一个复杂的系统用于提取和重建图像中的关键信息。训练时，网络逐渐学会如何从含雨的输入中分离出雨滴，并在不损害背景细节的情况下移除它们。 测试代码可能包括以下步骤： 1. 数据预处理：将原始图片调整为适合模型需要的形式。 2. 模型加载：导入已训练好的DCNN模型，可以是预先训练过的或是针对特定数据集微调后的版本。 3. 推理过程：使用含雨的单张图像作为输入，并通过模型获得去除了雨水的效果图输出。 4. 结果评估：利用如PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指标）等标准来评价去雨效果的质量。 5. 可视化展示：比较原始图片与处理后的结果，直观地观察到改善情况。 需要注意的是，由于缺少具体标签信息，无法详细描述模型的具体架构或所使用的特定算法。然而，在图像去雨任务中常见的DCNN结构如U-Net、ResNet和DenseNet等都有可能被采用，并且这些网络可能会依据需求进行调整以适应特定的场景需要。 该压缩包提供了一套完整的深度学习解决方案，用于处理单幅含雨图片并去除雨水效果。用户可以利用其中提供的测试代码来运行自己的图像样本，体验模型的效果并对结果做出评估。深入理解和改进此技术通常要求具备一定的深度学习和图像处理知识基础，包括对卷积操作、反卷积（上采样）、损失函数以及优化算法的理解。