MATLAB设计：视频和图像去雾系统（GUI，源码，万字技术文稿）

毕业设计对何恺明那篇经典论文的完整翻译（包括公式编辑）（word），水平有限，有些许地方翻译不到位，大家多多包涵。

在Jetson TX2的嵌入式平台中，Caffe的实现是图像除雾算法

Matlab gpr代码Two_layer_GPR_hahazing 带有图像去雾示例选择的两层高斯过程回归的源代码TCSVT。 当您使用我们提供的源代码时，请引用我们的论文“两层高斯过程回归与图像去雾的示例选择，TCSVT，2016”，作者：樊凡，王一，唐贤轩，高仁杰，罗忠轩。 说明： 请在MATLAB中运行“ GPR_dehaze.m”脚本。

gUnet源码，Rethinking Performance Gains in Image Dehazing Networks源码 我们不打算提出一个具有奇特模块的去雾网络；相反，我们对流行的U-Net进行了最小的修改，以获得一个紧凑的脱雾网络，这是论文的源码。

包括滤波算法等可用代码及相关说明文档，但是未整合到平台，不能直接运行

matlab代码影响AMEF-用于图像去雾的人工多重曝光融合 AMEF是一种快速除雾技术，可以将（模糊的）曝光不足的朦胧图像版本融合为单个无雾结果 描述 用于图像去雾的AMEF方法的Matlab实现，在以下内容中进行了介绍： Image Dehazing by Artificial Multi-Exposure Image Fusion Adrian Galdran Signal Processing, 149: 135-147, Aug. 2018. PDF ：遵循此 DOI ：遵循此 该代码的融合部分来自： “曝光融合”， 汤姆·梅滕斯（Tom Mertens），简·考茨（Jan Kautz）和弗兰克·范·瑞斯（Frank Van Reeth） 在Pacific Graphics 2007会议记录中 如果此代码对您有用，请考虑适当引用每项工作。 谢谢 ：） 指示 打开amef_demo.m m文件，然后修改图像名称以处理您自己的图像。 最相关的参数是clip_range ，在大多数实验中，论文clip_range其固定为c=0.010 ，但可以更改。 较大的clip_range会尝

MATLAB视频图像去雾，读取雾霾视频，分帧，去雾增强，合并视频，GUI界面

实现去雾算法，发现其中的问题，并对算法进行改进。 我首先实现了基于暗原色先验的去雾算法，并从运算速度和去雾效果方面进行了一定的改进。 之后，我训练了 AOD 卷积网络来进行图像去雾，并对数据集图片做一定的处理，增加了网络的鲁棒性，去雾效果也很不错。暗原色先验的去雾算法使用 MATLAB 实现，使用 MATLAB 的 GUI 设计了用户界面；AOD 卷积网络使用 Python 实现，使用 pyqt 设计了用户界面。

（MATLAB）直方图图像去雾增强（带界面GUI，方法是全局直方图，暗通道，retinex，同态滤波等，步骤详细）