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。

基于Matlab图像去雾系统（彩色，灰色均可处理，多方法对比，GUI框架）

matlab图像融合源码 Haze-Removal-Project 主要参考文献 Visibility in bad weather from a single image Guided image filtering Fast Haze Removal Algorithm for Surveillance Video 这是一篇讲如何对视频进行快速去雾的文章，没涉及到具体的算法，不过可以看看。 Fast image dehazing using guided joint bilateral filter Efficient Image Dehazing with Boundary Constraint and Contextual Regularization 何恺明之前单幅图像去雾的经典方法是： （1）最大化局部对比度：R. Tan, Visibility in Bad Weather from a Single Image, CVPR’08 （2）独立成分分析：R. Fattal, Single Image Dehazing, SIGGRAPH’08 新的成果： 下面试几篇比较新的

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