MATLAB实现DehazeXZoo: 单图视频去雾算法的代码研究

资源摘要信息: "DehazeXZoo是一个开源项目，旨在提供从单个图像和视频中去除雾霾的技术，代码由李玉凤和黄玉凤维护。该项目不仅仅是一个代码库，它还包括了维护的论文、代码和数据集，是对图像去雾技术的一个全面调查。DehazeXZoo特别强调在图像质量评估方面使用了多种指标，包括PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性）、VIF（视觉品质）、FSIM（功能相似性）和NIQE（自然度图像质量评估器）等，以确保去雾效果的客观评价。 在图像去雾研究方面，DehazeXZoo涉及多个数据集，包括但不限于KITTI、RESIDE、SceneNet、I-HAZE、O-HAZE、D-HAZY以及米德尔伯里和纽约大学深度数据集V2。这些数据集为去雾算法的研究提供了丰富的实验材料。其中，KITTI数据集通常用于评估在复杂场景下的视觉算法，如自动驾驶车辆的视觉系统；RESIDE是一个综合性的数据集，包含有不同类型的雾霾图像；SceneNet则提供了室内场景的高清图像；而I-HAZE和O-HAZE是专门用于图像去雾的挑战性数据集，它们包含了真实拍摄的雾天图像和相应的清晰图像；D-HAZY是用于去雾算法的合成数据集；米德尔伯里和纽约大学深度数据集V2则提供了深度信息，这对于评估去雾算法的深度感知能力具有重要价值。 DehazeXZoo项目还包括了多个相关的研究论文，这些论文分别介绍了一些先进的去雾算法。例如，Sourya等人提出了用于非均匀图像去雾的快速深多补丁分层网络，而Dong等人开发了一个具有密集特征融合的多尺度增强除雾网络，Li等人则探索了如何使用基于快速物理的除雾网络从现实场景中去除雾霾。Shao等人研究了图像去雾的域自适应问题，而Wu等人则关注于从单个图像中去除雾度和噪声的精确方法。 从标签信息来看，DehazeXZoo被标记为“系统开源”，意味着该项目的所有代码都是开源的，社区中的研究人员和开发者可以自由地使用、修改和贡献代码，以共同推动图像去雾技术的发展。 至于压缩包子文件的文件名称列表中提到的"DehazeXZoo-master"，这暗示了项目的代码库可能托管在版本控制系统（如Git）上，并且存在一个名为"master"的主分支，这是大多数开源项目遵循的命名约定，用于存储项目的稳定和最新版本的代码。"master"分支通常是开发者进行开发、测试和合并新功能的中心位置。"DehazeXZoo-master"文件的存在表明用户可以通过访问该文件获取到项目最新的稳定版本，以便进一步的使用、学习或贡献。"