RB-Dust——一种基于参考图像的视觉除尘数据集
计算机视觉与模式识别
2023-06-13 v1
摘要
农业景观中的粉尘是一项重大挑战，例如会影响自主农业机械的环境感知。图像增强算法可用于减少粉尘。然而，这些算法需要同一环境在有尘和无尘条件下的图像来进行验证。事实上，据我们所知，迄今为止尚无解决此问题的数据集。因此，我们提出了 agriscapes RB-Dust 数据集，其命名源于其基于参考图像的除尘（reference-based dust removal）用途。在耕作期间无法从驾驶舱内拍摄照片，因为这将导致图像偏移。为此，我们搭建了一个装置，可从靠近过往拖拉机的固定位置拍摄图像。测试装置基于一个半侧门，拖拉机可从中驶过。田间试验在德国巴伐利亚州的一个农场耕作期间进行。田间试验期间，控制了土壤湿度和风速等其他参数，因为它们显著影响粉尘的产生。我们使用对比度增强和图像去雾算法验证了我们的数据集，并分析了基于移动拖拉机所录制数据的泛化能力。最后，我们展示了基于高层视觉任务（如行人分类）的除尘应用。我们的实证研究表明 RB-Dust 在农业基于视觉的除尘方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2306.07244,
title = {RB-Dust -- A Reference-based Dataset for Vision-based Dust Removal},
author = {Peter Buckel and Timo Oksanen and Thomas Dietmueller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.07244},
year = {2023}
}
备注
Accepted by CVPR Workshop NTIRE 2023. Errata: Caption Figure 6 changed