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基于多尺度卷积神经网络,该模型代码实现单幅图像去雾功能,并在ECCV20...中发表。

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简介:
该MATLABSI模型代码,发表于2016年10月10日,出自任文奇、刘思、张华、潘金山、曹晓春、杨明轩的论文“通过多尺度卷积神经网络进行单图像去雾”,并在欧洲计算机视觉会议(ECCV)中呈现。这些代码构建于MatConvNet之上。 论文的核心测试实现对应于ECCV16论文“SingleImageDehazingviaMulti-scaleConvolutionalNeuralNetworks”。为了便于使用,我们提供了完整的测试演示,以及经过预训练的模型。 脚本和预训练模型是我们在ECCV16会议上发布的去雾研究的实际演示版本。 当前发布的编译版本位于“MSCNN_dehazing\matlab”文件夹中,可以直接在运行Windows 7操作系统的电脑上进行测试。 在开始使用之前,请务必先在您的计算机上编译MatConvNet工具箱。

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客服
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  • Matlab的Multi-scale-CNN-Dehazing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} }
  • 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。
  • 算法_matlab___算法_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。
  • testing_code_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。
  • 特征融合方法
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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。
  • 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。
  • Python的深噪设计与
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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
  • AOD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。
  • 噪新算法(用Python
    优质
    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。