SynFog数据集是由清华大学和斯坦福大学合作创建的，旨在通过端到端成像模拟生成逼真的雾天图像，以推动自动驾驶中的实际去雾技术。该数据集包含500个独特的户外场景，每个场景在自然天空光和主动光源（如街灯和汽车照明）下拍摄，涵盖三种不同浓度的雾，对应可见度分别为600米、300米和150米。此外，每个场景还提供了像素级精确的深度数据和分割标签。数据集的创建过程涉及使用体积路径追踪进行雾场景渲染，并通

arXiv2024-03-26 更新4020

NH-HAZE

图像去雾

空气污染模拟

NH-HAZE是首个包含非均匀雾霾和无雾霾图像对的现实图像去雾基准数据集，由苏黎世联邦理工学院创建。该数据集包含55个户外场景，通过专业雾霾生成器模拟真实雾霾条件创建。数据集的创建过程涉及在多云的早晨或傍晚使用Sony A5000相机记录图像，确保风速低于2-3 km/h以维持雾霾的非均匀分布。NH-HAZE数据集主要用于评估和推动单图像去雾技术的发展，解决雾霾对户外图像质量的影响问题。

arXiv2020-05-07 更新2680

A2I2-Haze

图像去雾

物体检测

A2I2-Haze数据集是美国陆军研究实验室开发的首个真实雾霾图像基准，包含从无人机和地面车辆视角捕获的配对雾霾和清晰图像，以及现场雾霾密度测量。数据集在受控环境中使用专业烟雾生成机器创建，覆盖整个场景，旨在为评估视觉算法在退化视觉环境中的性能提供精确和细粒度的算法评估。该数据集适用于低级视觉（去雾）和高级视觉（检测）任务，已在CVPR UG2 2022挑战赛中用于“雾霾中的物体检测”赛道。

arXiv2023-02-12 更新5140

NH-HAZE

图像去雾

计算机视觉

displayName: NH-HAZE license: - Unknown mediaTypes: - Image paperUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/ntire20/nh-haze/files/NH_HAZE_IEEE.pdf publishDate: "2020" publishUrl: https://homes.cs.washing

魔搭社区2026-06-29 更新3850

Image haze removal based on superpixel and markov random filed

资源简介：

相关数据集