论文源码：https://download.csdn.net/download/zhouaho2010/87393184 Abstract图像去雾是低层视觉中的一个活跃话题，随着深度学习的快速发展，许多图像去雾网络被提出。尽管这些网络的工作良好，但提高图像去雾性能的关键机制仍不清楚。出于这个原因，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进行最小的修改以获得紧凑的去雾网

Dense—Haze数据集下载：Dense_Haze浓雾数据集-深度学习文档类资源-CSDN下载 ABSTRACT 单图像去模糊处理是一个最近引起重要关注的不适定问题。尽管在过去的几年中，人们对去雾方法的兴趣显著增加，但由于缺乏真正的模糊和相应的无雾参考图像对，去雾方法的验证仍然在很大程度上不令人满意。为了解决这一限制，我们引入了密集的雾霾Dense-Haze——一个新的去雾霾数据集。密雾以密集、

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

图像去雾算法学习笔记1本人现在是国内某211大学博士研究生，刚入学1个多月，把深度学习和图像处理做为自己的研究方向，从图像去雾算法开始看起。说到图像去雾算法，不得不提大牛何凯明博士，圈内都知道他的：何凯明博士，本科毕业于清华大学基础科学班。他是2006年微软小学者奖学金获得者之一，同时也是2003年广东省高考状元。2007年清华大学毕业之后开始在微软亚洲研究院（MSRA）实习，2011年香港...

首先简单自我介绍一下，本人现在是国内某211大学2019级博士研究生，计算机科学与技术专业，研究方向和兴趣包括深度学习（CV）、图像处理、菌群仿生优化算法、元胞自动机等，愿与大家分享自己的学习心得！目前主要研究图像去雾算法和深度学习理论。如果要学习Machine Learning和Deep Learing，那么Gradient DescentAlgorithm (梯度下降算法）是必须要掌握...