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基于Vision Transformer的图像去雾算法的研究及其实现（含Python源码和使用说明）.zip

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简介：
本资源提供了一种基于Vision Transformer的先进图像去雾方法的研究与实现。附带详细Python源代码及操作指南，便于学习与应用。 基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现（包含Python源码及项目介绍使用说明）。如果需要继续训练模型，请设置--pretrain_weights参数为预训练权重路径。我的模型预训练权重位于My_best_model文件夹内，根据数据集的不同划分有不同的预训练权重。 所有训练参数均在option.py文件中定义，主要的参数含义如下： --train_ps：指定用于训练样本的补丁大小，默认值为128像素，即输入到模型中的图像块尺寸。

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  • 基于Vision Transformer的图像去雾算法的研究及其实现（含Python源码和使用说明）.zip
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    本资源提供了一种基于Vision Transformer的先进图像去雾方法的研究与实现。附带详细Python源代码及操作指南，便于学习与应用。 基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现（包含Python源码及项目介绍使用说明）。如果需要继续训练模型，请设置--pretrain_weights参数为预训练权重路径。我的模型预训练权重位于My_best_model文件夹内，根据数据集的不同划分有不同的预训练权重。 所有训练参数均在option.py文件中定义，主要的参数含义如下： --train_ps：指定用于训练样本的补丁大小，默认值为128像素，即输入到模型中的图像块尺寸。
     
  • 关于Vision Transformer的图像去雾算法研究及其实现（含Python代码和文档说明）.zip
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    本资源深入探讨了基于Vision Transformer的先进图像去雾技术，并提供了详细的Python实现代码与文档指导。通过结合深度学习模型的优势，该方案能够有效提升去雾效果，为计算机视觉领域提供新的研究视角和技术支持。 基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现源码及文档说明.zip包含预处理数据的部分内容：将训练数据图像切分成大小为256*256的小图。下载的数据集存放在路径 /home/dell/桌面/TPAMI2022/Dehazing/#dataset/NH_haze/ 内，该目录下有两个文件夹：train 和 test。 对于训练数据集的处理使用命令： ``` python3 generate_patches_SIDD.py --src_dir /home/dell/桌面/TPAMI2022/Dehazing/#dataset/NH_haze/train --tar_dir /home/dell/桌面/2022毕业设计/Datasets/NH-HAZE/train_patches ``` 训练代码为My_train.py，使用如下命令运行： ``` python3 ./My_train.py --arch Uformer --nepoch 270 --batch_size 32 --env My_Infor_CR --gpu 1 --train_ps 128 --train_dir /media/dell/fd6f6662-7e3 ```
     
  • 基于Vision Transformer的图像去雾算法的研究与实现（含Python源码、项目介绍及使用说明）.zip
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    本项目探讨并实现了利用Vision Transformer技术进行图像去雾处理的方法。提供了详细的Python代码、项目文档以及操作指南，便于研究和应用。 基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现（包含Python源码、项目介绍及使用说明）。 若需继续对模型进行训练，请设置预训练权重路径： --pretrain_weights 设置为 My_best_model 文件夹下的路径。 关于所有参数的具体配置，详见 option.py 文件。主要参数含义如下： - --train_ps：设定输入到模型中的训练样本补丁大小，默认值为128。 更多详细信息请参阅项目文档或访问相关博客文章。
     
  • 基于Python的图像去雾算法研究与实现（含源码、文档及演示视频）.zip
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    本资源提供了一套基于Python的图像去雾算法的研究和实现方案，包括完整的代码库、详细的技术文档以及操作演示视频。适合科研人员和技术爱好者深入学习和应用开发。 基于Python的毕业设计：图像去雾算法研究系统（源码+说明+演示视频），适合本科高分项目。 【技术栈】Python + Django + MySQL 【实现功能】 用户管理模块： - 用户登录：输入用户名和密码进行身份验证，成功后跳转至图像管理页面；如失败则提示错误。 - 用户注册：在页面填写名称、密码等信息完成注册，系统自动生成用户ID，并将数据保存到数据库的用户表中。 图像管理模块： - 图像上传：选择要上传的文件并将其信息存储于数据库中的图像表内。 - 图像列表：展示当前用户的全部已上传图片及其详细信息（如名称、时间等），支持用户挑选需处理的照片。 - 图片删除：允许用户移除其先前上传过的照片。 图像处理模块： - 图像去雾：选择待处理的图片，点击按钮启动FFANet深度学习模型进行去雾操作，并将结果保存到数据库中的处理表内。 - 处理记录展示：列出当前用户的全部图像处理历史（包括名称、时间及效果），用户可查看具体的结果。 系统管理模块： - 系统日志：追踪所有关键的操作行为，如登录信息、文件上传等，详细记载操作时间和执行者身份。 - 管理设置：管理员能够调整系统的各项参数和规则。
     
  • Python毕业设计——图像去雾算法研究与实现源码.zip
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    本项目为Python毕业设计作品，旨在探索并实现一种有效的图像去雾算法。通过分析大气散射模型，采用暗通道先验理论，成功实现了雾霾环境下图像清晰度的提升，并提供了完整的源代码供学习参考。 在本项目中，“python毕业设计之图像去雾算法研究系统源码.zip”是一个包含Python实现的图像去雾算法的研究系统。该系统旨在帮助学生或研究人员理解并应用图像处理技术，特别是针对因大气散射导致低对比度和色彩失真的问题进行改善。 1. 图像去雾原理：这是计算机视觉领域的一个重要课题，目标是恢复图片的真实清晰度。在雾天拍摄的照片通常显得暗淡且细节模糊，这是因为光线经过空气中的微粒时发生散射，从而降低了图像的对比度并改变了颜色偏移。 2. 基本去雾算法：早期的方法基于大气散射模型（例如Kannala-Brandt模型），通过估算全局大气光和传输矩阵来恢复清晰图象。传输矩阵描述了光线从物体到相机路径中受到的影响程度。 3. Dark Channel Prior（暗通道先验）: 这是由清华大学贾兆益教授提出的著名去雾算法，其核心思想是大多数非雾图像的局部区域存在一个颜色通道像素值极低的现象，在雾天图象中并不常见。利用这一特性可以估计传输矩阵，并去除模糊效果。 4. 后续优化算法：虽然基于暗通道先验的方法表现良好，但也有局限性，如处理暗区不当和对噪声敏感等问题。因此出现了许多改进方法，例如使用深度学习技术来训练神经网络以提高去雾质量和效率。 5. Python编程语言：由于其简洁的语法及丰富的库支持，在图像处理与计算机视觉领域中Python是首选的语言之一。在这个项目里可能会用到OpenCV、PIL等图像处理库以及Numpy进行数值计算，还可能使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来训练和应用神经网络模型。 6. 源码分析：project可能是项目的主代码文件，包含了实现去雾算法的核心代码。而说明文档.zip则可能包含项目详细描述、算法介绍、运行指南及实验结果分析等内容。 7. 学习与实践：对于学生或研究者而言，这个项目提供了一个很好的实战平台；通过阅读和执行源码可以深入理解图像去雾的实现过程，并尝试修改优化以适应不同的应用场景。 此项目不仅涵盖了基本理论知识，还提供了实际Python代码示例，有助于提升对算法的理解以及编程技能。通过本项目的实施与研究，学生及研究人员能够深入了解并应用相关技术解决现实中的图象增强问题。
     
  • 【利用Python与Django框架的毕业设计】图像去雾算法研究系统（含源码、录像及说明文档）.zip
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    本项目为基于Python和Django框架开发的图像去雾算法研究系统。包括源代码、操作录像及详细说明文档，旨在提供一个完整的解决方案用于学术研究与实践应用。 基于Python+Django的毕业设计：图像去雾算法研究系统包括源码、录像演示和详细说明。 技术栈： - Python - Django框架 - MySQL数据库 主要功能模块： 1. 用户管理模块： - 用户登录：用户通过输入用户名和密码进行身份验证，成功后跳转至图像管理页面；若失败，则提示用户名或密码错误。 - 用户注册：允许新用户填写信息（如名称、密码）完成注册流程。系统自动生成唯一ID，并将相关信息存储到数据库中的用户表。 2. 图像管理模块： - 图像上传：支持用户选择并提交图像文件，相关数据会被保存至数据库的相应表格内。 - 图片列表展示：列出当前用户的全部已上传图片及其详细信息（如名称、时间戳）供浏览，并提供删除功能以移除不需要的照片。 3. 图像处理模块： - 去雾操作：用户可选择一张图像执行去雾任务，系统将利用FFANet深度学习模型对其进行优化处理。最终的清晰化版本会被存入数据库中。 - 处理结果列表显示：展示该用户所有已处理过的图片及其相关信息（包括时间戳、原始文件名和新的输出图），允许查看具体效果。 4. 系统管理模块： - 日志记录功能：跟踪并保存系统操作日志，涵盖登录行为、图像上传以及去雾等关键活动，并详细记载执行时间和涉及人员。 - 管理员设置选项：提供给管理员账户进行必要的配置调整。
     
  • 基于PyTorch的对偶生成对抗网络图像去雾Python源码及使用说明.zip
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    本资源提供了一种基于PyTorch框架实现的对偶生成对抗网络（DAGAN）算法，用于处理图像去雾问题。包含完整Python代码和详细使用教程，帮助用户快速理解和应用此技术以增强图像清晰度。 基于Pytorch实现对偶生成对抗网络（DualGAN）来实现图像去雾的Python源代码包包括了两个生成器和辨别器，结构与项目中一致：使用U-Net作为生成器，PatchGan作为辨别器。 具体而言： - G_A: 从有雾图生成无雾图 - G_B: 从无雾图生成有雾图 - D_A: 辨别G_B生成的有雾图像，输入为6通道数据 - D_B: 辨别G_A生成的无雾图像，输入同样为6通道数据 项目中提供的两个主要脚本： - train.py：用于训练网络模型。 - predict.py：使用预训练好的模型预测无雾图像。 此外，该项目中的预训练模型已放置在model文件夹下。该设计作业经导师指导并获得97分的高分评价，适合作为课程设计或期末大作业项目直接使用，无需修改即可运行，并且确保项目完整可靠。
     
  • 关于Python的图像去雾算法研究系统的探讨.zip
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    本项目深入探究了基于Python的图像去雾技术，构建了一个能够有效改善雾霾天气下图像清晰度的研究系统。通过分析现有算法并结合创新方法，旨在优化图像处理效果，为用户提供更加直观、清晰的视觉体验。 基于Python的图像去雾算法研究系统.zip包含了针对图像去雾问题的研究与实现代码，使用Python语言开发。该系统旨在帮助研究人员及开发者理解和改进现有的图像去雾技术。通过下载并解压文件，用户可以获得完整的项目源码和相关文档资料，以便进行进一步的学习或应用开发工作。
     
  • Python图像去雾算法研究及系统实现（含源码、数据库和演示视频）-毕业设计.zip
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    本项目为Python图像去雾算法的研究与系统开发，包括详尽的源代码、实验数据库以及操作演示视频，适用于科研学习。 系统模块总体设计基于Python的去雾图像系统的设想分为以下几个部分，在实际开发过程中可能会进行调整： 1. 用户管理模块： - 用户登录：用户输入用户名和密码以验证身份，如果成功则跳转到图像管理页面；否则提示错误信息。 - 用户注册：用户可以在网页上填写名称、密码等信息完成注册。系统将自动生成一个唯一的ID，并把用户的详细资料存储在数据库中。 2. 图像管理模块： - 图像上传：允许用户选择并上传图片，相关信息会被保存到图像数据表里。 - 图片列表：展示当前登录的用户所上传的所有照片及其对应的创建日期。用户可以选择需要处理的照片。 - 删除操作：提供删除已上传影像的功能。 3. 图像处理模块： - 去除雾霾效果：当用户选择一张图片并点击去雾按钮时，系统将使用FFANet深度学习模型对其进行处理，并保存结果到数据库中。 - 处理记录列表：显示所有由当前登录的用户执行过的图像处理操作。包括每张照片的名字、处理时间以及最终得到的结果图。 4. 系统管理模块： - 日志追踪：系统将自动跟踪并存储有关各种活动的信息，例如用户的登录情况和图片上传或修改等行为。 - 设置选项：管理员可以进行一些配置更改，比如调整系统的运行参数。
     
  • 【老生谈算法】详解Matlab图像去雾算法及其实现-含源码.docx
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    本文档详细解析了基于Matlab的图像去雾算法原理，并提供了具体的实现方法和源代码，适合于科研与学习参考。 【老生谈算法】基于MATLAB的图像去雾算法详细讲解与实现-附MATLAB实现源代码.docx 文档内容主要围绕如何使用MATLAB进行图像去雾处理，包括详细的理论介绍、步骤解析以及实践操作方法，并提供了相应的源代码供读者参考和学习。