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shiboxin
6bf62f043e
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3 years ago | |
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| .idea | 3 years ago | |
| data | 3 years ago | |
| model | 3 years ago | |
| networks | 3 years ago | |
| results | 3 years ago | |
| utils | 3 years ago | |
| README.md | 3 years ago | |
| test.py | 3 years ago | |
README.md
近红外图像辅助的反射消除方法
Near-infrared image guided reflection removal
作者
施柏鑫
项目简介
1. 功能
利用主动近红外成像能够抑制透明介质反射的特点，使用主动近红外图像辅助常规可见光图像的反射消除。
2. 性能
- 资源占用：单组数据测试时，显存占用约1200MB，模型参数量约为43M。
3. 评估指标
- 以下指标均在提供的三组真实测试数据上计算：
- PSNR：28.893
- SSIM：0.923
4. 使用数据集
- 无开源数据集，需自行捕获。
- 项目demo中包含三组测试数据，存放于data文件夹下，每组数据序号应以XXXXX的格式命名，如00001。
- 每组数据内有三张图像，分别为RGB混合图像，NIR混合图像和RGB背景图像（真值）。
运行环境与依赖
代码运行的环境与依赖。如下所示：
| 类别 | 名称 | 版本 |
|---|---|---|
| os | ubuntu | 16.04 |
| 深度学习框架 | pytorch | 1.0.0 |
| opencv | 3.4.2 |
输入与输出
代码的输入与输出。如下所示：
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| 输入 | RGB图像+NIR图像。分别为RGB混合图像和NIR混合图像，大小为288X224（宽x高）。 |
| 输出 | outB文件夹：消除反射后的RGB图像，大小为288X224（宽x高）。 |
| index文件夹：每组测试结果与真值之间的PSNR和SSIM。 | |
| result_cmp文件夹：（从左到右）每组测试数据中输入、真值与测试结果之间的视觉质量对比。 |
运行方式
- 下载预训练模型 [link]（提取码：icme），并存放在model文件夹下，结果输出在results文件夹下。
- 在terminal下运行以下命令。
cd project_dir
python ./test.py
近红外图像辅助的反射消除方法
Python