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题名雨滴实地拍摄基准图像数据集及评估
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作者
陈天一
薛文
全宇晖
许勇
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机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
鹏城实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第1期190-197,共8页
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基金
国家自然科学基金(62072188)。
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文摘
在雨天透过玻璃窗拍摄时,附着在玻璃表面的雨滴通常会出现在图像中,这不仅降低了图像的可见度,还会使许多计算视觉算法无法正常工作。图像雨滴去除研究,是指从这类雨天图像中去除雨滴的具体科研研究。该研究领域面临着很大的挑战,主要原因是自然界中的雨滴形态多种多样、各不相同,不同透明度的雨滴也会影响背景图像的成像质量,从而增加了识别并去除雨滴的困难度,对去雨滴算法的性能提升造成了负面影响。为了方便研究者全面了解该领域,将从以下两个方面详尽介绍单幅图像去雨滴研究:单幅图像去雨滴算法和单幅图像联合去雨算法;同时也对该领域的所有算法进行了总结与评估。在基于深度学习的方法中,算法的性能往往受限于数据集的质量,但现有的雨滴数据集中均存在雨滴图像质量不高、图像数量不足等常见情况。为此,建立了雨滴实地拍摄基准图像数据集(HEMC),在拍摄过程中,尽量避免相机抖动、窗户反射和其他外界条件的干扰,从而提高了数据集中训练集的图像质量和测试集的精准度,进而间接提升了算法性能。同时,利用主观视觉效果以及客观指标对数据集进行了多方面的评估,实验结果展现了HEMC数据集中图像的多样性以及客观指标的稳定性。此外,通过对雨滴数据集间的交叉验证,证实了HEMC数据集在已有去雨滴算法中的通用性与稳定性。
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关键词
图像去雨滴
雨滴图像数据集
深度学习
图像评价指标
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Keywords
Image raindrop removal
Raindrop image dataset
Deep learning
Image evaluation metric
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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