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。

CVPR 2022 Image Dehazing Transformer with Transmission-Aware 3D Position Embedding 源代码，很有学习价值，大佬任文琦团队的最新去雾杰作，从3D定位的角度去思考去雾。CVPR 2022 Image Dehazing Transformer with Transmission-Aware 3D Position Embedding 源代码，很有学习价值，大佬任文琦团队的最新去雾杰作，从3D定位的角度去思考去雾。CVPR 2022 Image Dehazing Transformer with Transmission-Aware 3D Position Embedding 源代码，很有学习价值，大佬任文琦团队的最新去雾杰作，从3D定位的角度去思考去雾。

该课题为基于MATLAB的图像去雾系统。具备一个GUI可视化界面，显示去雾前和去雾后的对比图，不同方法进行图像去雾，通过下拉框选择算法或者按钮选择算法。评价指标。需要你具备一定的计算机编程基础。

通过加入空间注意力机制进行单幅图像的去雨，去雾操作

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

统一城市大气雾 使用Shader Graph的Urp管道的AtmosphericFog 使用方法： 在设置中启用深度纹理 在您的urp Asset_Renderer中添加AtmosphericFogRenderFeature并使用参数 参考：

基于单幅图像的快速去雾算法的源代码，可以直接运行的vs2010工程。去雾算法研究的同学可以看看。一种比较快速的图片去雾算法的工程实现。此算法耗时较小，去雾效果也不错。可以用于实时处理应用之中。

何凯明计算机视觉去雾源码+去雾小应用，这篇论文研究的问题是图像的去雾技术，它可以还原图像的颜色和能见度，同时也能利用雾的浓度来估计物体的距离，这些在计算机视觉上都有重要应用（例如三维重建，物体识别）