用于去雾方法基准测试的新型多级雾图像与视频数据集
图像与视频处理
2023-08-01 v1
摘要
雾的浓度变化是影响已有去雾方法成功与否的主要因素之一。然而，文献中缺乏受控的多级雾数据集。因此，本研究提出一个新的多级雾彩色图像数据集。对两个真实场景捕获了受控雾浓度的彩色视频数据。场景物体到相机的距离、雾浓度以及真值（清晰图像）均可获得，以便对不同去雾方法和模型进行基准测试。在本研究中，基于 SSIM、PSNR、VSI 和 DISTS 图像质量指标，在该数据集上比较了五种不同去雾方法/模型的去雾性能。结果表明，传统方法比许多基于深度学习的方法能更好地泛化去雾问题。深度模型的性能主要取决于场景，且在跨数据集去雾上通常表现较差。
引用
@article{arxiv.2307.16050,
title = {A New Multi-Level Hazy Image and Video Dataset for Benchmark of Dehazing Methods},
author = {Bedrettin Cetinkaya and Yucel Cimtay and Fatma Nazli Gunay and Gokce Nur Yilmaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.16050},
year = {2023}
}
备注
13 pages