dea-net: single image dehazing based on detail-enhanced convolution and cont

dea-net是一种基于细节增强卷积和对比度的单幅图像去雾算法。它的主要目标是提高图像的可视质量，减少雾霾对图像造成的影响。

dea-net算法使用了细节增强卷积和对比度两种技术来去除雾霾，以提高图像的细节信息和对比度。细节增强卷积是通过对图像进行一系列卷积操作，突出图像中的细节信息，从而提高图像的清晰度和细节表现力。而对比度提升则是通过调整图像的亮度和对比度，增强图像的视觉效果。

dea-net算法在去除雾霾的过程中，首先通过细节增强卷积提取图像的细节信息，然后利用对比度提升技术增强图像的对比度。接下来，通过对像素值进行归一化处理来消除雾霾的像素值的弱化效应。最后，再利用细节增强卷积增强图像的细节信息，提高图像的清晰度。

实验结果表明，dea-net算法在单幅图像去雾方面取得了较好的效果。与其他算法相比，在恢复图像的细节和对比度方面具有明显的优势。该算法能够有效地去除雾霾并恢复图像的清晰度和细节，提高图像的可视质量。

总结而言，dea-net是一种基于细节增强卷积和对比度的单幅图像去雾算法，通过提取细节信息和增强对比度的方式，有效地去除雾霾，提高图像的清晰度和细节表现力。该算法在图像去雾方面具有较好的效果，对于提升图像的可视质量具有重要的应用价值。

相关问题

hdp-net: haze density prediction network for nighttime dehazing

HDP-Net是一种适用于夜间去雾的网络模型。在天气恶劣的情况下，人们可以很难看到周围的环境，并且这也给汽车驾驶者带来了很大的安全隐患。因此，研究者提出了HDP-Net这一算法，以提高夜间行驶的安全性。

HDP-Net算法使用深度学习技术，通过预测大气中的雾浓度，使得图像变得更加清晰。该算法需要大量的夜间去雾图像进行训练，并且需要在实时性和准确性之间进行权衡。研究者通过改进网络结构和损失函数，提高了模型的预测精度，并且取得了较好的实验结果。

HDP-Net不仅可以应用于汽车驾驶，也可以应用于监控系统等任何需要在夜间清晰观察到场景的领域。总之，HDP-Net算法为我们提供了一种全新的解决方案，以解决夜间去雾问题，并且极大地提供了夜间行驶的安全性。

image dehazing by an artificial image fusion method based on adaptive struct

为了对图像去雾，基于自适应结构的人工图像融合方法是一种有效的技术。这种方法利用图像处理算法来合并原始图像中的多个版本，从而去除或减少雾霾效果，提高图像的清晰度和质量。首先，该方法使用自适应结构来识别原始图像中的不同特征和层次，然后通过人工智能和图像分析技术对这些特征进行处理和融合。这种方法可以根据具体的图像和环境特征来动态调整，从而更好地适应不同的去雾需求。通过这种图像去雾方法，可以有效地改善图像的可视化效果，提升图像的清晰度和对比度，使得图像更加真实、自然和易于理解。

该方法的优势在于其基于自适应结构的特点，使得去雾效果更加精准和有效。同时，利用人工图像融合方法可以对原始图像进行细致的处理和优化，进一步提高图像的质量和清晰度。此外，该方法还可以根据具体需求对不同图像进行个性化处理，从而更好地满足用户的需求。因此，基于自适应结构的人工图像融合方法是一种有效的去雾技术，能够在图像处理领域发挥重要作用。