文档介绍：该【图像去雾数据集开发与增强 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【29】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【图像去雾数据集开发与增强 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。(GAN)生成逼真的模糊图像,增强数据集的多样性和复杂性。,提高合成图像的真实性和挑战性,满足训练算法的需要。,如pix2pixHD和StyleGAN,以获得更高质量和细节丰富的合成图像。,模拟自然环境下的雾状场景,生成真实可靠的去雾数据集。、散射系数等参数,生成具有不同可见度和真实感的合成图像。,进一步增强合成图像的真实性和多样性,提高数据集的覆盖范围。,对现有去雾数据集图像进行变换和增强,提高数据集的规模和丰富性。(旋转、翻转、裁剪)、颜色变换(亮度、对比度、饱和度)、滤波变换等方式,扩展数据集的视觉特征。,有效增加数据集样本数量,缓解样本不足问题,提升算法训练效果。,从真实场景图像中自动提取模糊图像或蒙版,无需手动标注。、目标检测等技术,提高图像分割的准确性和鲁棒性,增强合成数据集的质量。,快速扩大去雾数据集的规模和多样性。,利用渲染技术生成具有丰富细节和逼真效果的合成模糊图像。、天气条件、物体遮挡等因素,增强合成图像的多样性和复杂性,提高数据集的实用性。,可生成各类场景和天气条件下的去雾数据集,满足不同算法和应用需求。,生成具有真实雾效的合成图像,增强数据集的真实感和实用性。,控制模糊程度和图像细节,生成具有不同可见度的合成图像。、不同场景(如城市、自然景观、室内外)和雾度等级的数据,确保数据集的代表性。,而不是模拟或合成图像,以捕获雾气在真实世界中的自然变化。,包括雾气密度、颜色和纹理等信息。,确保标注的一致性和可靠性,便于后续的算法评估和比较。,还收集相应的红外、激光雷达或深度图像,以提供雾气影响的多模态信息。,提高去雾算法的鲁棒性和准确性。、图像数量丰富的真实数据集,以覆盖广泛的雾气变化和场景类型。,包括不同天气、时间、地点和相机设置,提高去雾算法的泛化能力。,并提供清晰的访问说明和使用条款,促进研究人员和从业者的广泛使用。,持续丰富和增强数据集的质量。,如GAN和自编码器,以合成逼真且具有挑战性的去雾图像,增强数据集的多样性和复杂性。,将现有去雾算法的知识迁移到新数据集上,提高去雾算法的适应性。