图像去雾项目已调试完成，方便运行

简介：
本项目专注于图像去雾技术的研发与应用，现已成功调试完毕，确保用户能够轻松便捷地使用。该系统通过先进的算法有效去除雾霾影响，还原清晰画面，适用于多种场景需求。 图像去雾大作业：这是一个有趣且具挑战性的任务。以下是一些参考步骤与方法以帮助你完成该课题： 1. 数据集准备：首先需要获取一个合适的图像去雾数据集，包含有雾的图片及其对应的清晰版本的真实照片。 2. 选择模型架构：挑选适当的图像去雾算法。当前有许多基于深度学习的方法可供使用，如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等。你可以根据个人兴趣及时间安排来决定采用哪种方法进行研究。 3. 模型训练：利用选定的框架，在准备好的数据集上启动模型的学习过程。依据模型架构与损失函数设置参数，并对超参数做相应调整。整个训练流程可能耗时较长，且需要大量的计算资源支持；此时可以考虑采取迁移学习的方式使用预训练模型以加速这一阶段。 4. 验证评估：在训练期间通过验证集来跟踪并评价你的算法表现情况。你可以采用PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似度指数）等标准来进行效果衡量。 5. 数据增强技术应用：为了提升模型的泛化能力，可以利用数据增广手段如随机裁剪、旋转图片、翻转图像及调整亮度等方式来扩展训练样本量。 6. 后处理步骤实施：在完成上述工作后你还可以加入一些额外的后期处理措施以优化最终结果。