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

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

基于双边滤波的实时图像去雾技术研究

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab基于多尺度retinex算法的图像去雾代码_已测试能直接运行_能较好得去雾并保留原图色彩 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

dark channel prior图像去雾算法简单实现系统 和其他算法进行简单比较

遥感图像去雾算法研究 武汉大学 石文轩 李婕

用opencv实现的图像去雾，算法是何凯明在那篇论文中算法。网上有很多matlab实现该代码的，但是很少有c。

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

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。