HIDRID：Haze image dataset synthesis method for real image dehazing

面向真实图像去雾的雾霾图像数据集合成方法

1 环境

matlab2016a、python3.X、windows或ubuntu

2 运行代码

2.1 dng转png

python dng_to_png.py

2.2 图像大小标准化

python crop_dataset.py

2.3 超像素分割[Wu J, Liu C, Li B. Texture-aware and Structure-preserving Superpixel Segmentation]

运行入口(需要matlab2016a)

TSSPsuperpixel/TSSPdemo.m

2.4 超像素合并

python merge_superpixel.py

2.5 转为传输图并引导滤波

python guidedfilter.py

2.6 获得雾霾图像

python get_hazy.py

3 FiveK-Haze

3.1 下载链接

https://pan.baidu.com/s/1997wfUk4DO9qXhEohY-WHg 提取码：nis9

3.2 数据集说明

/FiveK-Haze
----/gt （目标图像\基准图像\Ground Truth）
----/t （透射图\传输图\Transmission Map）
----/test_haze（测试集雾霾图像）
----/train_haze（训练集雾霾图像）
----/val_haze（验证集雾霾图像）