雾计算

一种创新的量子配对头脑风暴优化方法，用于在5G环境下基于雾计算的内容驱动网络应用。该方法基于实时网络质量参数，如移动速度、命中率、丢包率和往返时间等，动态调整资源分配。无线边缘服务的性能决策依赖于无线电信号强度、带宽、数据成本和地理位置。量子状态头脑风暴优化方法为5G雾网络中的模式选择提供了新的指导方案。

这个程序可以完美运行，对于小白来说可以用于学习进阶，可以在这个基础上进行增加各种算法实现。对于大学生来说可以直接用于课设、大作业、毕设等，有答疑支持，大家一起学习共同进步，共同成长。

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。

这个程序可以完美运行，对于小白来说可以用于学习进阶，可以在这个基础上进行增加各种算法实现，对于大学生来说可以直接用于课设、大作业、毕设等，有答疑支持，大家一起学习共同进步，共同成长。

这个设计经过调试，能够非常好地运行，非常适合学习和应用拓展。欢迎大家下载使用，我们提供答疑和解惑支持，共同交流。这个设计具有很高的学习价值，对于有基础的人来说，可以进行修改和调整，以实现不同的算法功能。

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。

本项目为毕业设计，利用MATLAB界面平台成功开发了图像去雾系统，具备用户友好的GUI界面，设计符合优秀标准，适合参加省级比赛。项目支持二次开发，特别适合大学生、初学者和课程设计需求人员使用，提供详细的答疑和辅导服务。

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。

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。

MatConvNet基于ECCV16论文的实现，采用多尺度卷积神经网络进行单幅图像去雾。我们提供了测试演示和预训练模型，适用于Win7电脑。