matlab图像清晰处理代码-DehazeNet:端到端的单图像雾度消除系统

matlab图像清晰处理代码DehazeNet：单图像雾度去除的端到端系统 蔡伯伦，徐向民，贾佳，青春梅，陶大成，[曾令科] 介绍 去除单个图像的雾霾是一个挑战性的不适定问题。 现有方法使用各种约束/先验来获得合理的除雾解决方案。 去除雾度的关键是为输入的雾度图像估计介质透射率图。 在本文中，我们提出了一种称为DehazeNet的可训练端到端系统，用于媒体传输估计。 DehazeNet将雾度图像作为输入，并输出其介质传输图，随后将其用于通过大气散射模型恢复无雾度图像。 DehazeNet采用基于卷积神经网络（CNN）的深度架构，其层经过专门设计，以体现图像去雾的既定假设/先验条件。 具体来说，Maxout单元的图层用于特征提取，可以生成几乎所有与雾度相关的特征。 我们还在DehazeNet中提出了一种新型的非线性激活函数，称为双边整流线性单元（BReLU），它能够提高恢复的无雾图像的质量。 我们在提议的DehazeNet的组件和现有方法中使用的组件之间建立连接。 在基准图像上进行的实验表明，DehazeNet比现有方法具有更高的性能，但保持高效且易于使用。 如果您在研究中使用这些代码，