探索清晰视界：Cycle-Dehaze，单图像去雾的增强CycleGAN实践

探索清晰视界：Cycle-Dehaze，单图像去雾的增强CycleGAN实践

Cycle-Dehaze[CVPR 2018 NTIRE Workshop] Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cy/Cycle-Dehaze

在数字图像处理的前沿，去除雾霾以恢复图像的真实色彩和细节，已成为一个至关重要的研究领域。今天，我们将带您深入了解Cycle-Dehaze——一款在CVPR 2018工作坊上发布的、针对单张图片去雾的创新解决方案，并在NTIRE 2018挑战赛中崭露头角。

项目介绍

Cycle-Dehaze是一个基于增强版CycleGAN的开源项目，专为解决图像去雾问题而设计。该项目由Deniz Engin及其团队开发，旨在通过深度学习技术清除图像中的雾霾效果，从而提供更加通透、自然的视觉体验。论文已在CVPR 2018的第三界NTIRE挑战赛中发表，为图像处理领域的研究者们提供了一种新思路。

技术分析

Cycle-Dehaze的核心在于它对经典CycleGAN模型的改良。CycleGAN以其在无监督

Cycle-Dehaze[CVPR 2018 NTIRE Workshop] Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cy/Cycle-Dehaze