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[论文阅读&代码]DehazeNet: An End-to-End System for Single Image Haze Removal

 摘要现有的单图像去雾方法使用很多约束和先验来获得去雾结果,去雾的关键是根据输入的雾图获得得到介质传输图(mediumtransmissionmap)这篇文章提出了一种端到端的可训练的去雾系统—DehazeNet,用于估计介质传输图DehazeNet中,输入为雾图,输出为介质传输图,随后通过大气散射模型恢复无雾图像。DehazeNet网络采用卷积神经网络深度架构,该网络的每层都经过特殊的设计以应用现有的假设和先验。Maxout单元用于特征提取,几乎可以产生大多数雾相关的特征。提出了一种非线性激活函数BRelu,其能够提高图像去雾的质量Introduction当前的去雾方法:直方图方法;对比度方

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按照目前的情况,这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持,但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开,visitthehelpcenter指导。关闭11年前。几周来,我一直在绞尽脑汁,试图决定该走哪条路。我的一个LAMP网站已经有好几年了,我的用户要求提供一个论坛。我的网站是我自己定制的,论坛必须与我的网站完全集成,这样它的外观、感觉和行为才真正像我的网站。例如,我的站点上有一个站点范围的消息系统,无论用户在我站点的哪个位置,只要他们收到新消息就会提醒他们,因此必须将此功能扩展到论坛。问题是,我是使用现有的论

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