使用合成基准进行夜间去雾

MMAug, 2020

Nighttime Dehazing with a Synthetic Benchmark

Jing Zhang, Yang Cao, Zheng-Jun Zha, Dacheng Tao

TL;DR本研究提出了一种名为 3R 的新型合成方法来模拟夜间模糊图像，它可从白天清晰图像中重构场景几何结构，模拟光线和目标反射，并最终呈现雾霾效果。其在合成基准测试中的试验结果表明，其优于现有的最新方法，这对于解决夜晚图像处理中缺乏大规模基准数据集的问题非常有帮助。

Abstract

Increasing the visibility of nighttime hazy images is challenging because of uneven illumination from active artificial light sources and haze absorbing/scattering. The absence of large-scale benchmark datasets hampers progress in this area. To address this issue, we propose a novel sy

nighttime hazy images synthetic method 3r benchmark dataset haze removal

发现论文，激发创造

具有空间频率感知和逼真亮度约束的半监督夜晚去雾基线

我们提出了一种半监督模型来解决现实世界夜间去雾问题，通过采用空间注意力和频率谱滤波进行信息交互处理以处理夜间模糊场景，设计了基于伪标签和局部窗口的亮度损失的重新训练策略，以抑制雾气和光晕并实现真实亮度。通过对公共基准的实验证实了所提方法的有效性和优越性。源代码和补充材料位于指定的网址。

Mar, 2024

Prior Query Transformer 单昼夜的夜间雾霾移除

提出了一种基于变压器的夜间图像去雾框架 NightHazeFormer，结合了半监督的微调策略和先验查询，同时创造了大规模的合成数据集 UNREAL-NH，表现优于现有的夜间去雾方法。

May, 2023

4K-HAZE: 一种拥有 4K 分辨率的去雾基准测试，包含有雾及无雾图像

通过开发一种新的合成方法来模拟 4K 模糊图像，然后利用 GAN 将合成的图像迁移到真实模糊域，最后在 4K 分辨率图像上产生模糊效果。为此开发了一个基准测试数据集，称为 4K-HAZE 数据集，用于评估现有的单图像除雾方法，并讨论其限制和社会影响。

Mar, 2023

夜间光照矫正下的雾霾去除

提出了一种新的夜间雾天成像模型和高效的消除夜间雾天影响的算法，包括三个步骤：整体亮度增强，色彩平衡和去除雾效应。实验结果表明，该算法可以实现良好的颜色再现能力。

Jun, 2016

夜雾：基于自学先验的夜间图像去雾

本文介绍了一种适用于夜晚图像增强的新方法，使用自学习先验学习和严格的数据增强，以改善图像中的夜雾，降低图像中的光照效果和噪声，并优化可见性。该方法通过提供强大的网络先验知识，提高了现有夜晚图像去雾方法的性能。

Mar, 2024

低光雾天场景的可见性增强

本文提出了一种新方法来增强暗光雾霭场景的可见性，通过跨一致性除雾增强框架和基于物理模拟的低光雾数据集生成，实验证明该方法在各项指标上的效果优于现有方法，并通过人类视觉感知的用户研究证明了该方法的有效性和必要性。

Aug, 2023

NH-HAZE: 具有非均质模糊和无模糊图像的图像去雾基准测试

本研究提供了第一个包含非均一雾的真实数据集（NH-HAZE），用于对单幅图像去雾方法的客观评估。研究人员使用专业的雾发生器模拟真实的雾霾情况，并对多种最先进的去雾方法进行了评估。

May, 2020

迈向域不变的单张图像去雾

本文提出了一种基于编码器 - 解码器网络和空间感知通道注意机制的去雾算法，并引入一种贪婪本地化数据增强机制以确保去除影响后的图像的一致性，为了消除人工合成图像与真实数据集之间的差异，提出了对抗性的先验引导框架来确保性能一致性，并在实验中取得了最先进的效果。

Jan, 2021

SimHaze：用于实际除雾的游戏引擎模拟数据

本文提出了一种基于计算机图形学的生成配对干净 - 有雾图像的方法，并利用这个方法生成 SimHaze，一个新的合成雾数据集，此数据集可以用于训练去雾模型。通过使用此数据集进行训练，最新的去雾模型的性能明显优于以前的去雾数据集。

May, 2023

感知和建模密度是图像去雾所需要的全部

使用深度神经网络中的 Separable Hybrid Attention（SHA）模块，联合密度图来建模全球雾的密集度分布，有效地处理了雾的影响，使新的去雾网络架构的性能优于当前所有技术，从而在图像去雾领域取得了最佳性能。

Nov, 2021