文件名称：matlab图像清晰处理代码-DehazeNet:端到端的单图像雾度消除系统
文件大小：3.07MB
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更新时间：2024-06-08 17:05:27
系统开源
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，
【文件预览】：
DehazeNet-master
----wrappers.hpp(2KB)
----data()
--------gugong.bmp(703KB)
--------canyon.png(844KB)
--------girls.jpg(164KB)
--------man.png(364KB)
--------ranges.png(743KB)
----convConst.cpp(11KB)
----phsts.jpg(112KB)
----run_cnn.m(1KB)
----convMax.m(2KB)
----README.md(4KB)
----dehaze.mat(31KB)
----sots.jpg(98KB)
----guidedfilter.m(931B)
----sse.hpp(3KB)
----convolution.m(772B)
----boxfilter.m(904B)
----hsts.jpg(210KB)
----demo.m(118B)
----psots.jpg(101KB)
----convConst.mexw64(29KB)