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关于图像去雾的基本算法代码的集合，方法包括局部直方图均衡法、全部直方图均衡法、暗通道先验法、Retinex增强法。其中暗通道方法采用改进算法，增加了图像采样，提升了计算速度，改进了导向滤波最小二乘的算法使其精细透视率图的效果得到了显著提升。 所有代码整合到App designer编写的GUI界面中，包括导入图片，保存处理好的图片，处理前以及处理后的灰度直方图。 代码都有详细而好懂的注释，提供一些测试图片，运行app1.mlapp即可。

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Retinex与暗通道融合的海参图像去雾方法

车联网（Vehicular Ad hoc Networks，VANETs）在高速公路上具有车辆高速行驶、密度低、通信基础设施稀缺、车辆连通性低等特点，使得高速公路上的车辆难以实现对其他车辆或路边单元（Road Side Unit，RSU）的内容访问。提出了一种在高速公路服务区利用雾计算以协助车辆获取感兴趣内容的模型。该车辆雾计算（Vehicle Fog Computing，VFC）模型中，高速公路服务区收集来自各个地方的车辆提供的各种服务，将大量的停泊车辆和慢速行驶车辆作为雾设备。通过VFC本地化转发，不仅减少了通信延迟，还实现了令人满意的内容访问和实时数据流传输。此外，对通信能量消耗与系统延迟之间的关系进行公式化，并在雾计算中采用了外部近似（Outer Approximation，OA）算法来优化其权衡。仿真结果表明，通过采用雾计算和云计算结合的通信模式和均衡优化算法，随着能量消耗的增长，系统的通信延迟会明显地降低。

基于雾计算的交通灯智能调控研究，申江，樊秀梅，随着国家经济的飞速发展和国家对城市化建设的大力支持，人们在得益于日趋完善的道路基础设施所带来的交通便利的同时，给城市的交

面向智能家居的轻量级雾计算架构，高登云，杨贯中，雾计算将云计算范例扩展到网络边缘，并为最终用户提供数据、计算、存储和应用服务。与云计算相比，雾计算更接近用户，具有低延迟

1. 是DehazeNet的一个实现，利用透射图来得到去雾图像； 2.pytorch版本，已经针对户外和室内训练好，同时OTS和ITS的测试数据集在里边； 3. 对于不同的测试场景，需要修改预训练权重对应户外和室内； 4. 会在结果中同时保存透射图估计和最终的去雾图像； 5. 代码附有全部细节的注释，非常详细便于学习。