1. 是DehazeNet的一个实现，利用透射图来得到去雾图像； 2.pytorch版本，已经针对户外和室内训练好，同时OTS和ITS的测试数据集在里边； 3. 对于不同的测试场景，需要修改预训练权重对应户外和室内； 4. 会在结果中同时保存透射图估计和最终的去雾图像； 5. 代码附有全部细节的注释，非常详细便于学习。

在Jetson TX2的嵌入式平台中，Caffe的实现是图像除雾算法

去雾matlab,dehaze.m。具体操作流程可私信我本人

单个图像除雾 介绍 该程序使用暗通道先验实现单图像去雾。 编译依赖 OpenCV 脾气暴躁的 例子 演算法 使用暗通道先验去除单个图像混浊，何凯明，孙建和唐小鸥”，在CVPR 2009中 指导图像过滤，何凯明，孙健和汤小鸥”，在ECCV 2010中。

完成毕业设计时写的代码，可以正常运行，附带结果图和输入原图，可以直接使用 运行前先安装requirements.txt中需要的库 运行muliple_test_inference.py 文件 vis_results中是我得到的去雾结果

基于DEHAZENET和HWD方向滤波器组的水下图像去雾与增强,matlab2021a测试或者高级版本测试。

细节增强的matlab代码循环除雾：增强的CycleGAN，用于单图像除雾 该存储库是我们针对的项目。 发表在CVPR 2018 Workshop。 如果对您的研究有所帮助，请引用我们的论文。 @inproceedings{engin2018cycle, title={Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing}, author={Engin, Deniz and Gen{ \c {c}}, An{ \i }l and Ekenel, Haz{ \i }m Kemal}, booktitle={The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops}, year={2018} } 模型架构 先决条件 TensorFlow 1.4.1或更高版本 的Python 3 的MATLAB 我们的代码已在带有Titan X GPU的Ubuntu 16.04环境下进行了测试。 演示版 测试Track 1的模型：室内 sh de

【图像增强】基于DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强

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