编号：A553
大小：7.2G
环境：Python3.10、OpenCV4.7、PyCharm
简介：基于暗通道和Retinex理论的图像去雾系统的设计与实现
数据集：
D-HAZY数据集
是从纽约大学室内深度图像采集中生成的。D-HAZY包含每个室内朦胧图像的深度图。它包含1400多张真实图像和相应的深度图，用于基于Koschmieder的光传播模式合成朦胧场景
Middlebury_GT
Middlebury_Hazy
NYU_GT
NYU_Hazy
RESIDE数据集
该数据集使用由合成和真实世界模糊图像组成的新的大规模基准，称为真实单图像去雾 (RESIDE)，对现有的单图像去雾算法进行了全面的研究和评估。RESIDE 突出了不同的数据源和图像内容，分为五个子集，每个子集服务于不同的训练或评估目的。为进一步为去雾算法评估提供了丰富的标准，从全参考指标到无参考指标，再到主观评估和新的任务驱动评估。 RESIDE 上的实验揭示了最先进的去雾算法的比较和局限性，并提出了有希望的未来方向。
ITS (Indoor Training Set)：
SOTS (Synthetic Objective Testing Set)：
HSTS (Hybrid Subjective Testing Set)：
运行展示
配套文件
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文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频
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