摘要：本文在hikey970嵌入式设备上运行图像去雨深度神经网络算法，验证hikey970运行神经网络模型的性能与效果。一、图像去雨简介 图像去雨处理指的是对于一张雨中的图片，去除画面中的雨滴，得到还原后的图片，与图片去雾、超分辨率等同属CV领域中图像处理的范畴。去雨作为一种偏向low level的图像处理，本质上是分离图片中的内容与叠加的雨滴模式，并加以去除。这一问题以往多采用字典学习、
随后是去雨数据集的构建，由于该数据集中每一张真值图像对应14张噪声图像，因此本文采用与去雪数据集相同的构造方式，首先在去雾噪声图像中
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2023-10-04 05:14:39
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其实问题也很简单，就是由于除零导致的，但这种情况在博主看来是不太可能的，直到博主看到上面还有一个警告，这句
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2023-10-30 11:27:43
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即思路为：将含有雨雪雾的图像输入生成器，通过生成器中的编码器（FE)进行特征提取，将提取的特征通过神经架构搜索进行优
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2023-10-16 13:45:49
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的降质，雪会造成图像中部分物体不可见。
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2023-07-15 09:47:09
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只能对单一恶劣天气进行去除，无法应用于真实环境能够完成多种恶劣天气去除的算法模型
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2023-07-16 00:25:33
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在进行去雨去雪去雾算法的实验过程中，博主使用自己的电脑进行实验，尽管能够成功运行，但速度却属实不尽人意，博主的笔记本显卡是GTX960，显存为4G，在进行
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2023-10-26 10:45:03
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目录1. Domain Adaptation for Image Dehazing (Yuanjie Shao, 2020)2. Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing (Deniz Engin, 2018)3. Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Sing
1.前言今天为大家带来一篇之前看到的用于单幅图像去雾的算法，作者来自清华大学，论文原文见附录。2.雾天退化模型在计算机视觉领域，通常使用雾天图像退化模型来描述雾霾等恶劣天气条件对图像造成的影响，该模型是McCartney首先提出。该模型包括衰减模型和环境光模型两部分。模型表达式为：其中，是图像像素的空间坐标，是观察到的有雾图像，是待恢复的无雾图像，表示大气散射系数，代表景物深度，是全局大气光，通常
随后是结果评估，可以看到，先前第45个epoch的结果中，PSNR已经达到了24.16，而SSIM为0.83，而此时的中断后不使
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2023-10-25 17:55:15
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暗通道与导引滤波标签（空格分隔）： 论文学习笔记 暗通道与导引滤波暗通道与图像去雾1 暗通道理论2雾的成像模型3暗通道理论去雾推导4 实验结果5 该理论的缺陷导引滤波1导引滤波概述2数学推导3实验效果31去雾效果32边缘保持效果4算法复杂度说明5加权导引滤波实际用途 1. 暗通道与图像去雾雾霾是特定气候与人类活动相互作用的结果。高密度人口的经济生产及社会活动会排放大量细颗粒物，一旦排放量超过大气循
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2024-05-26 23:09:15
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前面完成了基于知识蒸馏的去雨去雪去雾模型大的部署与训练，下面则进行代码的学习。使用的方式进行代码的学习。首先是网络结构展示：轻易不要打开，这个模型太复杂了。说到底倒不是多复杂，就是层数太多了首先进入训练模式，又称知识收集训练阶段：声明所需要的损失函数，（协作知识迁移模型）的训练模式 的详细结构如下：criterions的结构，其定义的是损
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2023-09-26 14:42:26
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在进行去雨去雾去雪算法实验时，需要注意几个参数设置，num_workers只能设置为0，否则会报各种稀奇古怪的
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2023-10-20 09:25:42
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一.图像去雾随着社会的发展，环境污染逐渐加剧，越来越多的城市频繁出现雾霾，这不仅给人们的身体健康带来危害，还给那些依赖图像信息的计算机视觉系统造成了不良影响，因为在雾天采集到的图像对比度和饱和度均较低，颜色易发生偏移与失真等。因此，寻找一种简单有效的图像去雾方法，对计算机视觉的后续研究至关重要。该部分主要从下列几篇论文摘取对图像去雾算法进行普及，引用及参考中文论文：魏红伟, 等. 图像去雾算法研究
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2024-06-28 20:01:50
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目录前言课题背景和意义实现技术思路实现效果图样例前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。?
本周复习了滤波,对图像处理的去雾作了进一步研究去雾暗原色先验快速去雾大气散射模型大气散射模型描述了雾化图像的退化过程： I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x));I是观测图像的强度，J是景物光线的强度，A是无穷远处的大气光，t称为透射率。去雾的目标就是从I中复原J。方程中的第一项J(x)t(x)叫做直接衰减项，A(1−t(x))是大气光成分。暗原色先验暗原色先验是HEKai-ming等人发现
在数字图像处理中，图片去雾是一项重要技术，旨在提高在低能见度环境下获取的图像质量。随着计算机视觉和机器学习的不断发展，越来越多的图像去雾算法被提出并实现。本文将探讨“图片去雾算法 Python”的技术细节与实现过程。
## 背景描述
自20世纪90年代以来，图像处理技术开始迅速发展。近几年，特别是在2010年代，基于深度学习的图像去雾技术已取得显著进展。在这一背景下，我决心深入研究图片去雾算法
念头在对靶果园喷雾中，对图像的预处理上可以进行去雾及去雨算法，在进行激光图像及实际图像匹配时或许有用 去雾算法了解到2009年何凯明博士发表的《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，这篇论文是2009年CVPR最佳论文，作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年香港中文大学博士毕业。背景关于去雾，介绍下背景： 在计算机图形学
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2023-11-14 19:21:07
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## JavaScript 图片去雾实现指南
在本篇文章中，我们将介绍如何使用 JavaScript 实现图片去雾功能。这个过程主要分为几个步骤，每个步骤我们都会使用代码示例，并解释其功能。最终，您将能够编写一个实现去雾效果的简单程序。
### 整体流程
首先，下面的表格展示了实现图片去雾的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| ---- | ---- | -------
在图像去雾这个领域，几乎没有人不知道《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章，该文是2009年CVPR最佳论文。作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年中文大学博士毕业，可谓是功力深厚，感叹于国内一些所谓博士的水平，何这样的博士才可以真正叫做Doctor。 关于何
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2024-08-25 16:40:19
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