去噪声代码matlab 双线性除雾网络 这是使用成分损失进行除雾的双线性网络的matlab代码。 训练数据准备我们使用NYU2数据集。 从网站“”下载它们。 使用“ gnerate_hazy_img_noise.m”生成朦胧的噪声图像。 使用“ gnerate_hazy_img_nyu.m”生成模糊无噪声的图像。 然后使用“ generate_train.m”制作训练数据。 注意“文件夹”，“模糊”和“深度”分别用于清晰的地面真实图像，模糊图像和深度图。 将它们更改为您自己的路径。 培训使用train.m开始培训。 损失函数vl_nnhazerobustloss.m --->本文使用的L2范数损失。 vl_nnhazesquareloss_non_noise.m --->本文中用于无噪声训练的L2范数损失。 测试使用“ demo_test.m”查看经过训练的模型的去雾和去噪结果。

GUI图像去雾，MATLAB方法。带界面，实现不同方法选择，显示去雾前后效果图。

层次分析matlab代码雾计算模拟 雾计算模拟器 相关连结 抽象的 随着对移动IoT服务的高复杂度和质量的普遍需求的激增，出现了新的计算范例。 在云计算中经历了长期且不可预测的端到端通信延迟以及移动流量的快速增长的推动下，雾计算成为支持实时应用程序并通过使用它来提高效率的最全面，最自然的范例。数据发送到云。 从执行的分析来看，在客户端和雾节点这两个动态环境中缺乏研究是显而易见的。 而且，大多数现有的提议方案仅考虑了很少的用于系统优化以及静态计算资源的特定目标。 在当前的工作中，已经设计并评估了新颖的雾计算架构，其目的是找到上述问题的解决方案。 还提出了一种新颖的优化问题公式，以匹配所提出体系结构的特征。 开发了一组优化算法来解决所提出的问题。 此外，已在合适的已开发仿真工具包中成功实施了所建议的体系结构。 使用提供给客户端的QoS和系统提供商的目标作为主要指标，在不同的静态和移动场景中评估了优化算法的性能。 可以看出，所提出的体系结构在满足系统提供者目标的同时，有效地帮助改善了在移动和静态环境中为其用户提供的QoS。 建筑学 聚氯乙烯 下载IBM学生版 chmod + x cplex_

包含暗原色去雾及多个改进算法，可用MATLAB成功运行

【Unity3D Shader编程】之四 热带雨林篇: 剔除、深度测试、Alpha测试以及基本雾效合辑-附件资源

用halcon代码实现的去雾算法，效果显著，附件有待处理的图片。

低照度环境下图片质量会下降。同时, 悬浮在空气中的烟雾、粉尘等物质形成的雾、霾, 会导致图像的细节模糊不清, 对户外拍照和计算机视觉应用造成了极大的影响。因此, 对退化图像进行去雾处理, 提高图像质量, 在图像处理和计算机视觉领域具有非常重要的应用价值。提出一种基于亮通道和暗通道结合的雾霾天气图像去雾算法。基于退化图像的物理模型, 提出一种空气光散射模型, 通过亮通道和暗通道的结合来估计大气光值和透射率。该算法可以解决有雾图像恢复时天空区域的颜色失真问题, 恢复图像的细节和颜色, 提高图像的视觉效果。仿真结果表明, 本文算法优于多尺度Retinex图像去雾算法。

基于物理模型的图像去雾霾技术，崔运前，项欣光，本文提出了一种新型的基于物理模型的图像去雾霾技术。在这个新方法中，采用计算场景的散射系数和深度图像来获取场景的透射率。在

建立模型，进而描述了大雾对雷达探测距离的影响

图像去雾处理matlab源码，包含各种素材