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SingleImageHazeRemoval(图像去雾)-CVPR’09BestPaper.自己用OpenCV实现的代码~
matlab 去雾化处理，主要是通过色彩空间和直方图均衡处理，实现图像去雾化的效果。
opencv去雾处理，算法完善后，用Qt实现了一个简单的GUI应用程序
北京大学借助深度展开神经网络在图像去雾、去噪和压缩感知方向上取得了卓越的成果。深度展开神经网络是一种深度学习模型，通过多层神经网络学习输入数据的特征表示。在图像去雾方向上，该网络通过学习大量图像数据，
针对传统的单幅图像去雾算法容易受到雾图先验知识制约及颜色失真等问题,提出了一种基于深度学习的多尺度卷积神经网络(CNN)单幅图像去雾方法,即通过学习雾天图像与大气透射率之间的映射关系实现图像去雾。根据
利用当前先进的生成对抗网络，建立多层的映射关系，进行图像去雾算法研究并给出了算法的展示
采用求解正则化函数的方法求解图像去噪重建问题，并对修复结果使用pnsr和ssim方法进行评估，具体使用方法见文档中使用说明。
该课题是基于MATLAB平台的图像去雾处理,配备一个人机交互GUI界面,可以选择全局直方图均衡化,Retinex算法,同态滤波,通过对比处理前后的图像的直方图,而直方图是一副图像各灰度值在0-256的
为了有效增强雾天衰退图像,提出了一种基于融合策略的单幅图像去雾算法。该融合策略无需依靠大气散射模型或场景结构信息,只需通过原始衰退图像来获取其输入图与权重图。其中2幅输入图的作用主要是对原有雾图像进行
提出了一种基于深度学习的单幅图像去雾算法。利用卷积神经网络,通过学习雾天图像与清晰图像的YUV(Y代表的是亮度,UV代表的是彩度)各个通道之间的映射关系实现去雾。网络结构由两个相同的特征模块组成,主要
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