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去雾的雾天道路数据集

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简介：
去雾的雾天道路数据集是一个专为增强自动驾驶车辆在恶劣天气条件下视觉感知能力而设计的数据集合。该数据集包含了多种雾度条件下的真实道路场景图像，旨在帮助研究人员开发更有效的计算机视觉算法，以提升车辆在雾中行驶的安全性和可靠性。 1. 雾天道路数据集 2. 去雾数据集

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  • 去雾的雾天道路数据集
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    去雾的雾天道路数据集是一个专为增强自动驾驶车辆在恶劣天气条件下视觉感知能力而设计的数据集合。该数据集包含了多种雾度条件下的真实道路场景图像，旨在帮助研究人员开发更有效的计算机视觉算法，以提升车辆在雾中行驶的安全性和可靠性。 1. 雾天道路数据集 2. 去雾数据集
     
  • NH-HAZE数据集：去雾算法数据集
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    NH-HAZE数据集是一个专为评估和改进图像去雾算法而设计的数据集合。包含了各种条件下受雾影响的图像及其清晰版本，旨在促进计算机视觉领域中关于大气散射与图像恢复的研究与发展。 NH-HAZE数据集来源于以下论文：[1] C.O. Ancuti, C. Ancuti, R. Timofte NH-HAZE: An Image Dehazing Benchmark with Non-Homogeneous Hazy and Haze-Free Images, IEEE CVPR NTIRE Workshop, 2020；[2] C.O. Ancuti, C. Ancuti, F.A. Vasluianu, R. Timofte et al. NTIRE 2020 Challenge on NonHomogeneous Dehazing, IEEE CVPR NTIRE Workshop, 2020。
     
  • 图像去雾代码_Matlab去雾_去雾_SITR88_图像去雾
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的SITR88算法进行图像去雾处理的代码。适用于需要改善低能见度图像质量的研究与应用场合。 基于MATLAB平台完成图像去雾模糊功能。
     
  • 暗通道去雾算法_Dark channel fog removal_question7ir_fogdark_何凯明去雾
    优质
    该文介绍了由何凯明提出的暗通道先验理论在图像去雾处理中的应用，通过Dark Channel Prior算法有效去除雾霾影响，还原清晰影像。 何凯明的暗通道去雾算法的MATLAB版本已经亲测可以运行。
     
  • 大雾下的雾霾图像数据集
    优质
    大雾下的雾霾图像数据集汇集了在各种能见度条件下拍摄的城市环境照片，旨在研究与开发同时识别雾和霾影响的先进算法和技术。 雾霾图像数据集——大雾
     
  • 车辆分类与照片去雾数据集
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    本数据集包含各类清晰及模糊状态下的车辆图片，旨在支持车辆分类和去雾算法的研究。适用于智能交通系统及自动驾驶领域。 深度学习数据集包括适合卷积神经网络、空洞神经网络及残差神经网络实验的两部分： 1. 车辆分类数据集： - 输入图片并输出对应的类别。 - 包括1358张车辆图片，分为汽车、客车和货车三类。 * 汽车：779张 * 客车：218张 * 货车：360张 - 各类别的20-30%被随机选取作为测试集。 - 图片大小不一，需要统一拉伸至相同尺寸。 2. 照片去雾数据集： - 输入带雾图片并输出清晰的无雾图像。 - 包括520张图片，其中20%被随机选作测试集。 - 各图同样需调整到一致大小。 - 实验分析需要对比原图、模型生成的结果与数据集中已有的去雾版本。
     
  • 基于暗通道的去雾技术
    优质
    该研究探讨了基于暗通道原理的图像去雾算法，通过分析雾霾环境下的图像特征，提出了一种有效去除图像雾霾影响的方法。 基于MATLAB的图像去雾算法涉及一个已有的待处理图像I(X)以及目标恢复的无雾图像J(x)。A代表全球大气光成分，t(x)表示透射率。在现有条件下，我们只知道输入图像I(X)，需要求解的目标值是J(x)。根据基本代数知识可知这是一个有无数可能解的问题。因此，在特定先验信息的基础上才能确定具体解决方案。
     
  • 浓雾数据集 Dense_Haze
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    浓雾数据集Dense_Haze包含了大量模拟及实际拍摄的、处于不同浓雾条件下的图像样本，旨在促进计算机视觉领域内关于雾天环境图像增强与处理算法的研究与发展。 CVPR 2019挑战赛Dense_Haze_NTIRE19 浓雾去雾数据集包含55张雾图像及其对应的Ground Truth。
     
  • 用于图像去雾的深度学习数据集
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    本研究构建了一个专门用于图像去雾任务的深度学习数据集，旨在提升在各种环境条件下处理模糊图片的质量与效率。 用于深度学习图像去雾的数据集包含了250张清晰的图片以及每张对应8种不同程度清晰度的变体图像共计2000张。