matlab灰色处理代码mof_dehaizng的简介 这是对Matlab的重新实现。 单图像去雾的多尺度最优融合模型 赵冬，徐龙，严以华，陈洁，段凌宇 这项工作已被信号处理杂志：图像通信，2019年接受。可从以下网站下载本文： 。 如果您在我们的工作中遇到任何有趣的问题，我们竭诚欢迎您的宝贵建议，您可以通过以下方式给我们发送电子邮件： | | 抽象的 图像采集通常容易受到恶劣天气的影响，例如阴霾，雾气和烟雾。 在许多领域，除雾，除雾一直是一个巨大的挑战。 本文提出了一种高效，快速的除雾算法，用于解决除雾过程中经常发生的传输图误估和过饱和问题。 我们发现，透射图通常会在灰度突然变化的边缘附近被错误估计。 这些“传输错误估计”（TME）边缘会进一步导致斑片式除雾中的光晕伪影。 尽管逐像素方法没有光晕伪像，但存在过饱和问题。 因此，我们首先提出一种TME识别方法来区分TME和非TME区域。 其次，我们提出了一种多尺度最优融合（MOF）模型，以最优方式融合像素方向和斑块方向的传输图，以避免错误估计传输区域。 然后将此MOF嵌入到逐块除雾中，以抑制光晕伪像。 此外，我们提供了两种后处理方法来提

该程序针对He提出的暗原色去雾算法在matlab上进行编程，通过实验发现使用该程序可以得到清晰的去雾图像

基于暗通道的视频去雾处理

门控上下文聚合网络，用于图像去雾和排水 这是我们WACV 2019纸“门控上下文聚合网络进行图像除雾和Deraining”通过实施，，等。 在本文中，我们提出了一种用于图像去雾的新的端到端门控上下文聚合网络GCANet，其中使用平滑的扩展卷积来避免网格化伪影，并且使用门控子网融合不同级别的特征。 实验表明，在质量和数量上，GCANet都比以前所有最新的图像去雾方法都具有更好的性能。 我们进一步将提出的GCANet应用于图像清除任务，该任务也优于以前的最新图像清除方法，并证明了其通用性。 入门 本文是使用Pytorch框架实现的。 演示版 将所有测试图像直接放在一个目录下。 然后运行： python test.py --task [dehaze | derain] --gpu_id [gpu_id] --indir [input directory] --outdir [outpu

用OpenCV2.3.1实现的暗通道去雾算法。压缩文件是一个工程文件，解压后工程文件内附“说明文档.txt”粘贴代码即可使用.本人练手拙作，注释比较详细，工程内另附Matlab代码，整个OpenCV代码的实现过程依据的就是那段Matlab代码

对体积光和体积雾原理讲解很详细的文档，还有对其实现及gitHub地址。

大气消光系数去雾算法总结，承接上一篇传的去雾算法每个人理解总结，然后还要之前本人写的代码，也在资源里面，非暗通道处理的去雾代码

0积分下载，代码运行效果图见压缩包

Internet 连接架构的开放性给安全社区带来了新的威胁和挑战。 黑客可能会利用各种 IoT 和边缘雾应用程序和设备中的关键漏洞。 物联网被称为通过互联网互连的物理设备，以解决现实世界的问题。 因此，物联网的参与设备可以从任何地方甚至任何地方进行管理。 作为泛在计算的一部分，物联网设备可能包括任何可穿戴设备、智能测量机、车辆移动设备，这些设备可能进一步导致云、大数据应用。 由于物联网设备在互联网支持的环境中运行，该环境基本上是一个以数据为中心的基础设施，滥用物联网解决方案的参与设备是一个严重的问题，以避免设备被操纵或误导。 嵌入式片上系统 (SoC) 的进步显着增加了商业设备，同时也扩展了物联网 (IoT) 的潜力。 不像以前，物联网现在能够处理当今事物的计算能力，并允许设备在现场执行复杂的计算，从而产生边缘计算。 雾计算使物联网设备能够做出决定，然后采取相应的行动。 在物联网基础设施中引入雾计算可以使用“雾节点”，这些节点非常有能力抵御对基础设施的攻击，即使它们可以决定对这种情况采取行动。 本文旨在研究物联网基础设施、物联网安全问题，然后使用雾计算来实现物联网安全目标。

基于双边滤波的实时图像去雾技术研究