Vi presenterar en omfattande studie och utvärdering av befintliga enbildsfragmenteringsalgoritmer, med hjälp av ett nytt storskaligt riktmärke bestående av både syntetiska och verkliga disiga bilder, som kallas REAListic Single-Image Dehazing (RESIDE). RESIDE belyser olika datakällor och bildinnehåll, och delas in i fem undergrupper, var och en för olika utbildnings- eller utvärderingsändamål. Vi tillhandahåller också en mängd olika kriterier för att avfara algoritmutvärdering, allt från fullreferensmått till nollreferensmått och subjektiv utvärdering, samt den nya uppgiftsdrivna utvärderingen. Experiment på RESIDE kastar ljus över jämförelser och begränsningar av toppmoderna dehazaringalgoritmer, och föreslår lovande framtida riktningar.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF gav ett nytt tillvägagångssätt som kallas realistisk enbildsdehazaring (RESIDE) baserat på en utbildningssats, med två olika kvalitetsutvärderingar som är objektiva och subjektiva.
Benchmarking Single-Image Dehazing and Beyond
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}