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图像增强一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。随着人工智能技术的不断发展，图像增强技术也在不断地得到改进和完善。本文将介绍基于DEHAZENET和HWD的图像去雾与增强技术。
DEHAZENET是一种基于深度学习的图像去雾算法，它通过学习大量的去雾图像样本，自动学习图像中的雾霾信息，并将其去除。DEHAZENET算法利用卷积神经网络对图像进行特征提取和学习，然后通过反卷积操作重建图像，从而实现去雾效果。该算法在图像去雾方面取得了较好的效果，能够有效地提高图像的清晰度和细节。
HWD是一种基于直方图均衡化的图像增强算法，它通过对图像的亮度和对比度进行调整，使图像的视觉效果更加鲜明和清晰。HWD算法能够有效地增强图像的细节和对比度，使图像看起来更加生动和逼真。
将DEHAZENET和HWD两种算法结合起来，可以实现更加全面和有效的图像去雾与增强。首先利用DEHAZENET算法去除图像中的雾霾，然后再利用HWD算法对去雾后的图像进行增强处理，从而进一步提高图像的清晰度和视觉效果。
在实际应用中，基于DEHAZENET和HWD的图像去雾与增强技术可以广泛应用于各种领域，如航空航天、遥感影像、医学影像等。通过去除图像中的雾霾和增强图像的细节，可以提高图像的质量和清晰度，为相关领域的研究和应用提供更加清晰和准确的数据支持。
总之，基于DEHAZENET和HWD的图像去雾与增强技术是一种有效的图像处理方法，能够显著提高图像的质量和视觉效果。随着人工智能技术的不断发展，相信这种技术在未来会有更加广泛的应用和发展。
[1] 黄山,贾俊.基于改进循环生成式对抗网络的图像去雾方法[J].计算机工程, 2022, 48(12):7.
[2] 王高峰张赛张亚南邵倩高涛.基于改进DehazeNet的图像去雾方法[J].计算机系统应用, 2021, 30(5):208-213.DOI:10.15888/j.cnki.csa.007910.
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
以上就是本篇文章
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