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fog_simulation-SFSU_synthetic 项目亮点解析

2025-06-07 21:19:21作者:乔或婵

项目的基础介绍

fog_simulation-SFSU_synthetic 是一个开源项目,由 Christos Sakaridis 在 ETH Zurich 的计算机视觉实验室开发。该项目提供了一种雾天场景理解用的合成雾数据生成管道,能够将清晰天气的图像转换为部分合成的雾天图像。其目的是为了创建一个用于雾天场景理解的合成数据集,名为 Foggy Cityscapes,它是基于原始的 Cityscapes 数据集。

项目代码目录及介绍

项目的代码库结构清晰,主要包括以下几个目录:

  • data: 存储输入数据,包括 Cityscapes 数据集的链接。
  • source: 包含项目的主要代码,分为几个子目录:
    • external: 存储外部算法的实现,如 SLIC 超像素算法。
    • Depth_processing: 实现深度图去噪和完成的代码。
  • license: 存储项目的许可协议文件。
  • README.md: 提供项目的详细说明和使用指南。

项目亮点功能拆解

该项目的主要功能是模拟雾天的效果,以下是其亮点功能的拆解:

  1. 深度图去噪和完成: 通过一系列图像处理步骤,生成去噪和完整的深度图。
  2. 透射率图估计: 根据深度图估计透射率图,用于后续的雾天效果合成。
  3. 雾天效果合成: 结合透射率图和原始清晰图像,生成雾天效果的图像。

项目主要技术亮点拆解

该项目的技术亮点主要包括:

  1. SLIC 超像素算法: 用于图像分割,提高后续处理的效率。
  2. CIE Lab 颜色空间转换*: 通过颜色空间转换改善雾天效果的逼真度。
  3. 深度图处理: 使用先进的图像处理技术对深度图进行去噪和完成,保证雾天效果的准确性。

与同类项目对比的亮点

与同类项目相比,fog_simulation-SFSU_synthetic 的亮点包括:

  1. 逼真的雾天效果: 通过精细的图像处理步骤,生成的雾天图像更为逼真。
  2. 开放的数据集: 生成的 Foggy Cityscapes 数据集开放可用,便于研究者进行雾天场景理解的实验。
  3. 详细的文档和示例: 项目提供了详细的文档和示例代码,方便用户快速上手和使用。
  4. 非商业开源许可: 项目采用非商业开源许可,鼓励学术和科研领域的使用和贡献。
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