基于深度学习的图像去雾网络有哪些，推荐链接和程序

基于深度学习的图像去雾网络有很多，以下是一些常用的网络：

1. DehazeNet：是一种端到端的去雾网络，利用卷积神经网络进行训练，可以直接输入雾化图像和相应的透射率图像，输出去雾图像。

2. AOD-Net：是一种基于全局与局部的特征融合的去雾网络，采用两个分离的卷积神经网络来提取全局和局部特征，并通过级联结构进行融合。

3. MSCNN：是一种使用多尺度卷积神经网络进行去雾的方法，通过对输入图像进行不同尺度的分解，同时利用多个卷积神经网络进行处理，从而提高了去雾的效果。

4. GFN：是一种利用生成对抗网络（GAN）进行去雾的方法，通过训练一个生成器和一个判别器，使生成器生成的去雾图像与真实的清晰图像难以区分，从而达到去雾的效果。

以下是一些推荐链接和程序：

1. DehazeNet代码：https://github.com/leeyeehoo/DehazeNet

2. AOD-Net代码：https://github.com/BoyuanJiang/AOD-Net

3. MSCNN代码：https://github.com/tyshiwo/MSCNN

4. GFN代码：https://github.com/hezhangsprinter/GFN

相关问题

基于深度学习实现图像去雾

基于深度学习的图像去雾是一种通过训练神经网络模型来恢复雾霾图像清晰度的方法。下面是一种常见的基于深度学习的图像去雾方法：

1. 数据集准备：首先，需要准备一组有雾霾和对应清晰图像的训练数据集。可以通过在不同天气条件下拍摄一组图像，并使用合成方法生成有雾霾的图像。

2. 网络架构设计：选择适合图像去雾任务的深度学习网络架构，如卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN）。常用的网络架构包括U-Net、ResNet等。

3. 数据预处理：对训练数据进行预处理，如调整图像大小、归一化等。

4. 网络训练：使用准备好的数据集对网络进行训练。训练过程中，通过最小化重建图像与真实清晰图像之间的差异来优化网络参数。

5. 模型评估：使用测试集评估训练好的模型的性能。可以使用指标如PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性）来评估图像去雾效果。

6. 图像去雾：使用训练好的模型对新的有雾霾图像进行去雾处理。将有雾霾图像输入网络，得到去雾后的清晰图像。

基于深度学习的图像去雾算法

图像去雾是指从雾霾图像中恢复出原始清晰图像的过程，这是一个重要的计算机视觉问题。基于深度学习的图像去雾算法已经在该领域获得了广泛的研究和应用。

其中，最为常见的基于深度学习的图像去雾算法是基于卷积神经网络（CNN）的方法。这种方法的主要思路是通过训练一个CNN模型来学习从雾霾图像到清晰图像之间的映射关系。具体来说，该模型输入一张雾霾图像，经过多次卷积和池化操作后，输出一张清晰图像。

另外，也有一些基于生成对抗网络（GAN）的图像去雾算法。这种算法的主要思路是训练一个生成器网络来生成清晰图像，同时训练一个判别器网络来判断生成的图像是否真实。通过不断迭代训练，生成器网络能够逐渐学习到如何生成清晰图像。

总之，基于深度学习的图像去雾算法已经在实际应用中取得了很好的效果，例如在自动驾驶、无人机等领域中有广泛的应用。