图像去雾大作业可运行，易运行
图像去雾大作业：图像去雾是一个有趣而具有挑战性的任务。以下是一些可以参考的步骤和方法，帮助您完成图像去雾的大作业： 1.数据集准备：首先，您需要获取一个适当的图像去雾数据集，其中包括有雾的图像及其对应的真实清晰图像。可以在公开的数据集网站或者论文中找到合适的数据集。 2.雾化模型选择：选择合适的图像去雾模型。目前有许多基于深度学习的图像去雾算法可供选择，例如基于卷积神经网络(CNN)的方法、生成对抗网络(GAN)的方法等。可以根据自己的研究兴趣和时间限制选择一个适合的模型。 3.模型训练：使用选定的模型，在准备好的数据集上进行训练。根据模型的架构和损失函数进行设置，并进行适当的超参数调整。训练过程可能需要较长的时间和计算资源，可以考虑使用预训练模型进行迁移学习以加快训练过程。 4.验证与评估：在训练过程中，使用验证集来监控模型的性能。可以使用指标如PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性）等来评估去雾效果。 5.数据增强：为了提高模型的泛化能力，可以使用数据增强技术，如随机裁剪、旋转、翻转、亮度调整等，来扩充训练集。 6.后处理：一些额外的后处理步骤
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