2020CVPR顶会图像去雾论文源码-Distilling Image Dehazing With Heterogeneous Task Imitation论文源码

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。

#CUDA 使用暗通道先验去雾算法的实现 在 CUDA 上实现的去雾算法。 ＃＃特征 OpenCV 读取图像并在 GPU 上处理它们 共享内存优化 多平台支持（Windows、Linux、Mac） ＃＃用法 确保已安装 openCV、CUDA 工具包和 NVIDIA 显卡 git clone https://github.com/arsenalliu123/dehazing-GPU.git cd dehazing-GPU make clean && make Debug/dehazing -h 由 Yichen Liu 和 Yin Lin 开发

细节增强的matlab代码单图像除雾Python 本文的python实现：“具有边界约束和上下文正则化的有效图像去雾” 结果 安装和运行测试 方法1 pip install image_dehazer 用法： $ import image_dehazer # Load the library $ HazeImg = cv2.imread('image_path') # read input image -- (**must be a color image**) $ HazeCorrectedImg = image_dehazer.remove_haze(HazeImg) # Remove Haze $ cv2.imshow('input image', HazeImg); # display the original hazy image $ cv2.imshow('enhanced_image', HazeCorrectedImg); # display the result $ cv2.waitKey(0) # ho

matlab的egde源代码消色前的颜色衰减 该MATLAB代码是朱庆松，麦加明和邵凌在论文“使用颜色衰减先验的快速单图像雾消除算法”中提出的单图像去雾算法的实现。 （） 该代码可以在MATLAB R2014a上运行。 确保您的MATLAB包含了由Kaiming He，Sian Sun和Xiaoxiao Tang在“引导图像过滤”中提出的引导过滤器。 介绍： 将模糊图像放入目录“ inputImgs” 在“ runDehazing.m”开头修改图像路径 在MATLAB中运行“ runDehazing.m”脚本 尝试不同的Beta以获取最佳性能 这是发行版的版本1。 如有其他疑问，请随时与我们联系。 接触 2014年8月

Optimized Contrast Enhancement for Real Time Image and Video Dehazing

基于GAN的图像去雾 该项目旨在实现基于GAN的图像去雾方法 图1.生成器。 发生器可以直接输出无雾图像，而无需估计中间参数。 图2.鉴别器。 鉴别器可以引导发生器生成更真实的除雾结果。 要运行此项目，您需要设置环境，下载数据集，然后可以训练和测试网络模型。 我将逐步向您展示运行该项目，希望它足够清楚。 先决条件 该项目已在Ubuntu 16.04的GPU Titan V上进行了测试。请注意，运行该代码需要一个GPU。 否则，您必须稍微修改一些代码才能使用CPU。 如果使用CPU进行训练，可能会太慢。 因此，我建议您使用足够强大的GPU和大约12G的RAM。 依存关系 建议使用Python 3.5或3.6。 tqdm==4.19.9 numpy==1.17.3 tensorflow==1.12.0 tensorboardX torch==1.0.0 Pillow==6.2.0 to

matlab si模型代码ECCV-通过多尺度卷积神经网络进行单幅图像去雾 任文奇、刘思、张华、潘金山、曹晓春、杨明轩 2016 年 10 月 10 日发布。 这些代码基于 MatConvNet。 描述 这是 ECCV16 论文的测试实现：Single Image Dehazing via Multi-scale Convolutional Neural Networks。 我们提供测试演示以及预训练模型。 脚本和预训练模型 这是我们在 ECCV16 中的去雾论文的演示实现。 此测试代码基于 MatConvNet 工具箱。 您应该首先在您的计算机上编译 MatConvNet，然后使用“demo_MSCNNdehazing.m”来测试您的图像。 “MSCNN_dehazing\matlab”文件夹中当前发布的编译版本可以直接在Win7电脑上使用。 引文 @inproceedings{Ren-ECCV-2016, 作者 = {任、文奇与刘、司与张、华与潘、金山与曹、小春与杨、明轩}， title = {通过多尺度卷积神经网络进行单图像去雾}， booktitle = {欧洲计算机视觉会议}

Matlab-Image-Dehazing-Enhazing:图像去雾、图像增强、灰度直方图均衡化等

这是Fattal 发表的单幅图像去雾的matlab代码，对某些图片好用，对某些图片不好用。Fattal运用ICA，基于图像表面阴影和大气传递函数在局部块上不相关的假设，实现去雾。