【优秀毕设】MATLAB图像去雾项目完美实现

该程序提供了一个图像去雾的完整设计与实现，适合初学者学习和项目应用。大学生可将其作为课程设计、大作业或毕业设计的基石，并享有答疑支持。携手进步，共同提升。

这个程序运行稳定可靠，特别适合初学者学习和进阶使用。同时支持多种算法的集成，适用于大学生的课程设计、大作业和毕业设计等。提供详细的答疑支持，促进学习共同进步和成长。

这是一个基于Java、JSP、Servlet、MySQL、Spring Boot等技术构建的系统，适合毕业设计和课程作业。所有源码经过本地编译，可直接运行。下载后按照文档配置环境即可使用。项目难度适中，内容经助教审核，满足学习和使用需求。

这是一个Matlab实现的处理不均匀图像阴影的方法。

这款图像去雾系统采用了Retinex和暗通道算法，使用MATLAB实现。主要功能包括全局直方图均衡化方法去除有雾图像、Retinex算法以及暗通道算法。此外，系统还能对无雾图像添加雾，然后应用这三种算法进行去雾处理，并比较处理前后的直方图差异。

针对稀疏矩阵存储优化，提出了一种基于状态表压缩的算法，重点分析该算法在稀疏矩阵表示、压缩策略、解压算法等方面的设计原理。

这是使用成分损失进行除雾的Matlab双线性网络代码。训练数据准备方面，我们采用了NYU2数据集。您可以从官网下载这些数据集。使用'generate_hazy_img_noise.m'生成模糊的有噪声图像，使用'generate_hazy_img_nyu.m'生成模糊但无噪声的图像。接下来，使用'generate_train.m'来准备训练数据。请注意，文件夹“文件夹”，模糊图像和深度图分别用于地面真实清晰图像，模糊图像和深度图。请将它们替换为您自己的路径。训练过程使用'train.m'开始。损失函数使用了'vl_nnhazerobustloss.m'，这是L2范数损失函数的一种。在无噪声训练方面，使用了'vl_nnhazesquareloss_non_noise.m'。最后，使用'demo_test.m'进行测试，查看经过训练模型的去雾和去噪效果。

本毕设论文与源码提供ASP技术实现的学生信息档案管理系统。

这是一个集结了各种与图像去噪相关的论文和数据集的Matlab代码库。特别关注现实世界中的图像去噪技术。我正在持续收集相关论文，如果您有兴趣将自己的论文添加到这个仓库，请随时通过lihao9605 [at] gmail.com与我联系。我将尽快更新您的内容。如果您喜欢这个仓库，请考虑点赞或Fork以支持我的工作。谢谢！注意，此集合基于DL方法，针对2021年及更多年份的论文进行了快速导航。包括模型发布的代码，如MPR网络，多阶段渐进式图像复原，Neighbor2Neighbor，单个噪声图像的自我监督降噪等。