Numerous sand dust image enhancement algorithms have been proposed in recent years. To our best acknowledge, however, most methods evaluated their performance with no-reference way using few selected real-world images from internet. It is unclear how to quantitatively analysis the performance of the algorithms in a supervised way and how we could gauge the progress in the field. Moreover, due to the absence of large-scale benchmark datasets, there are no well-known reports of data-driven based method for sand dust image enhancement up till now. To advance the development of deep learning-based algorithms for sand dust image reconstruction, while enabling supervised objective evaluation of algorithm performance. In this paper, we presented a comprehensive perceptual study and analysis of real-world sand dust images, then constructed a Sand-dust Image Reconstruction Benchmark (SIRB) for training Convolutional Neural Networks (CNNs) and evaluating algorithms performance. In addition, we adopted the existing image transformation neural network trained on SIRB as baseline to illustrate the generalization of SIRB for training CNNs. Finally, we conducted the qualitative and quantitative evaluation to demonstrate the performance and limitations of the state-of-the-arts (SOTA), which shed light on future research in sand dust image reconstruction.


翻译:近年来提出了许多沙尘成像增强沙尘图像的算法。然而,我们最清楚地认识到,大多数方法都使用互联网上少数选定的真实世界图像,以不参考的方式评价其业绩,目前还不清楚如何以监督的方式对算法的绩效进行定量分析,以及我们如何衡量实地的进展。此外,由于缺乏大规模基准数据集,目前还没有众所周知的关于迄今在沙尘成像提升方面以数据驱动为基础的方法的报告。为了推进沙尘成像重建的深层次学习算法的开发,同时允许对算法绩效进行有监督的客观评估。我们在本文件中提出了对真实世界沙尘图像的全面概念研究和分析,然后为培训进化神经网络和评估算法绩效而制定了沙尘成像重建基准(SIRB) 。此外,我们还采用了在SIRB上培训的现有图像转换神经网络作为基线,以说明SIRB培训CNMS的概貌。最后,我们进行了定性和定量评估,以展示了真实的沙尘成图像重建的绩效和局限性。

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