DehazeNet

最新推荐文章于 2025-05-23 13:38:27 发布
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分类专栏： 去雾 文章标签： dehaze
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DehazeNet: An End-to-End System for Single ImageHaze Removal（图像去雾2016）
change_lkl的博客
07-06 4127
无
DehazeNet: An End-to-End System for Single Image Haze Removal（端到端的去雾模型）
AI小花猫的博客
11-09 1635
端到端的去雾模型DehazeNet的阅读笔记和简要介绍
DehazeNet详细翻译加注解：揭开图像去雾技术的面纱
最新发布
gitblog_06738的博客
05-23 620
DehazeNet详细翻译加注解：揭开图像去雾技术的面纱 【下载地址】DehazeNet详细翻译加注解 探索DehazeNet的深度学习奥秘，本文档为蔡博士的经典论文提供了详尽的中文翻译与注解。不同于机械翻译，我们采用逐句精修的方式，确保每一段都精准传达原意。文档中特别标注了关键点，并辅以个人见解，帮助读者深入理解Deh...
[论文阅读&代码]DehazeNet: An End-to-End System for Single Image Haze Removal
weixin_47618517的博客
04-12 4666
现有的单图像去雾方法使用很多约束和先验来获得去雾结果，去雾的关键是根据输入的雾图获得得到介质传输图（medium transmission map)这篇文章提出了一种端到端的可训练的去雾系统—Dehaze Net，用于估计介质传输图Dehaze Net中，输入为雾图，输出为介质传输图，随后通过大气散射模型恢复无雾图像。Dehaze Net网络采用卷积神经网络深度架构，该网络的每层都经过特殊的设计以应用现有的假设和先验。Maxout单元用于特征提取，几乎可以产生大多数雾相关的特征。
DehazeNet: An End-to-End System for Single Image Haze Removal
热门推荐
女王の专属领地
05-04 2万+
项目主页：http://caibolun.github.io/DehazeNet/ GitHub代码 ：https://github.com/caibolun/DehazeNet BReLU+Caffe ：https://github.com/zlinker/mycaffe 其他复现：（1）https://github.com/zlinker/DehazeNet （2）https://...
DehazeNet 详细翻译加注解
01-13
对蔡博士的DehazeNet的文献翻译，不是机械地简单地用翻译器直出，而是逐句修改，重点圈画明显，并且有相应的个人注解。并且与其程序相呼应。
去雾算法Light-DehazeNet_去雾算法
09-24
《Light-DehazeNet：探索深度学习在单图像去雾中的应用》 在现代图像处理领域，去雾算法已经成为了一项重要的技术，它能够帮助我们揭示被雾霾遮蔽的图像细节，提升图像的视觉质量。Light-DehazeNet是近年来在这一...
DehazeNet去雾算法
06-04
完成毕业设计时写的代码，可以正常运行，附带结果图和输入原图，可以直接使用 运行前先安装requirements.txt中需要的库 运行muliple_test_inference.py 文件 vis_results中是我得到的去雾结果
DehazeNet_dehazenet_图像去雾_
10-04
《DehazeNet：图像去雾技术在Jetson TX2上的Caffe实现》 在现代计算机视觉领域，图像去雾技术是一项重要的图像处理技术，它主要用于恢复因大气散射导致的图像模糊，提升图像的清晰度和可读性。DehazeNet是由Cai等人...
DehazeNet.rar
05-29
《DehazeNet：一种单图像去雾的端到端系统》 在计算机视觉领域，图像去雾技术是一项重要的研究内容，它旨在恢复因大气散射导致的图像模糊，提高图像的可读性和视觉质量。DehazeNet是这类技术中的一个代表性成果，它...
DehazeNet单图像去雾的端到端系统（学习笔记）
PuLaNa_的博客
11-29 5194
DehazeNet
【图像增强】基于DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强.md
09-13
【图像增强】基于DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强
matlab图像清晰处理代码-DehazeNet:端到端的单图像雾度消除系统
05-19
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，
DehazeNet的pytorch实现，已经针对户外和室内去雾训练好，可以直接使用
05-01
1. 是DehazeNet的一个实现，利用透射图来得到去雾图像； 2.pytorch版本，已经针对户外和室内训练好，同时OTS和ITS的测试数据集在里边； 3. 对于不同的测试场景，需要修改预训练权重对应户外和室内； 4. 会在结果中同时保存透射图估计和最终的去雾图像； 5. 代码附有全部细节的注释，非常详细便于学习。
DehazeNet: An End-to-End System for Single ImageHaze Removal
u013049912的博客
04-03 2116
Abstract 单图像雾霾去除是一个具有挑战性的不适定问题。现有的方法使用各种约束/先验来获得似是而非的去雾解。实现雾霾去除的关键是对输入的雾霾图像进行介质透射图的估计。在本文中，我们提出了一个可训练的端到端系统称为DehazeNet，用于介质传输估计。DehazeNet以雾霾图像为输入，输出其介质传输图，随后通过大气散射模型恢复无雾图像。DehazeNet采用了基于卷积神经网络(CNN)的深度架构，其层次是专门设计来体现图像去雾中既定的假设/先验的。其中，利用Maxout单元层进行特征提取，可以生成几
DehazeNet个人学习笔记
zhouaho2010的博客
02-17 4163
一、摘要与引言 1、.现有的方法使用各种约束/先验来获得合理的去雾解决方案。 2、.实现去雾的关键是估计一个输入的模糊图像的介质传输图。 3、在本文中，我们提出了一种可训练的端到端系统，称为DehazeNet，用于估计透射率。 4、.DehazeNet以一个模糊图像作为输入，输出其介质传输图，然后通过大气散射模型恢复无雾图像。 5、DehazeNet采用基于卷积神经网络的深度体系结构，其层的设计旨在体现图像去模糊处理中已建立的假设/先验。具体来说，Maxout单元的层用于特征提取，它可以生成几乎所有与雾相关
（论文）基于深度学习的端到端图像去雾系统DehazeNet---matlab
dollar_jen的博客
11-26 5564
Paper: 《DehazeNet: An End-to-End System for Single Image Haze Removal》 首先看一下效果： girls原图 然后处理结果： 可以看出来效果还是可以的，但是对有的图像颜色失真可能会比较明显。 举个栗子： gugong.bmp原图 对比可以看出颜色失真情况，以及对图像最上方区域，也就是实景的远处，去雾效果不明显。 下面是代码部分，在加载原图时需要注意两点，一是路径要明确，二是一定记得对应修改图片格式。 demo.m clc; clear
读DehazeNet: An End-to-End System for Single Image Haze Removal
qq_38577700的博客
07-02 940
端到端图片去雾
dehazenet
03-22
### DehazeNet 的实现与使用 DehazeNet 是一种用于图像去雾的深度学习算法，其核心思想是通过卷积神经网络（CNN）来估计大气光参数以及透射率图，从而恢复清晰无雾的图像[^1]。 #### 原理概述 DehazeNet 利用了多层卷积结构提取特征，并设计了一种特定的激活函数——修正线性单元（ReLu），以增强对雾霾场景的有效建模能力。该模型能够自动学习输入图像中的局部模式并预测相应的透射率分布。 以下是基于 Python 和 TensorFlow 实现的一个简单版本： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Conv2D, ReLU, Input from tensorflow.keras.models import Model def create_dehazenet(input_shape=(None, None, 3)): inputs = Input(shape=input_shape) # First convolutional layer with specific kernel size and activation function conv1 = Conv2D(filters=8, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(inputs) relu1 = ReLU()(conv1) # Second convolutional layer to refine features further conv2 = Conv2D(filters=8, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(relu1) relu2 = ReLU()(conv2) # Final output representing the transmission map estimation outputs = Conv2D(filters=1, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='sigmoid')(relu2) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) return model dehazenet_model = create_dehazenet() dehazenet_model.summary() ``` 上述代码定义了一个基础版的 DehazeNet 架构，其中包含了两个主要的卷积层和修正线性单元作为激活函数。最终输出的是一个单通道传输图，表示每个像素位置上的透射率值。 为了实际应用此模型进行图像去雾处理，还需要结合 Dark Channel Prior 方法计算全局大气光照强度 A 并利用下述公式重建无雾图像 I(x): \[ J(x) = \frac{I(x)-A}{t(x)} + A \] 这里 \( t(x) \) 表示由 DehazeNet 预测得到的透射率地图；\( A \) 是预估的大气光成分。 #### 数据集准备 对于训练过程而言，可以参考 ICCV、CVPR 或 ECCV 上发表的相关领域高质量研究工作所使用的公开数据集合链接资源[^2]。这些会议通常会收录关于计算机视觉前沿技术的文章及其配套实验材料，有助于获取更多有关合成有雾图片的数据源信息以便于构建适合自己的训练样本库。
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