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3 years ago | |
|---|---|---|
| data | 3 years ago | |
| datasets | 3 years ago | |
| models | 3 years ago | |
| modules | 3 years ago | |
| options | 3 years ago | |
| poster | 3 years ago | |
| utils | 3 years ago | |
| README.md | 3 years ago | |
| test.py | 3 years ago | |
| test_real.py | 3 years ago | |
README.md
偏振图像与非偏振图像的反射消除方法
Reflection Separation using a Pair of Unpolarized and Polarized Images
作者
施柏鑫
项目简介
1. 功能
利用两幅偏振图像能够推测反射形成的物理参数，进而获取入射光偏振状态的特点，使用偏振与非偏振图像对进行的反射消除。
2. 性能
- 资源占用：单组数据测试时，显存占用约2GB，模型参数量为88.3M。
3. 评估指标
- 以下指标在demo给出的四组车窗合成数据上计算：
- Transmission
- PSNR: 28.888, SSIM: 0.955
- Reflection
- PSNR: 23.134, SSIM: 0.939
- Transmission
4. 使用数据集
- 无开源数据集，需自行捕获。
- 项目demo中包含四组合成测试数据，存放于data里的syn文件夹下；每类数据在对应文件夹中，同组数据命名序号相同。
- 每组数据内有四张图像，分别为RGB混合图像（unpolarised），RGB混合图像（polarised），RGB背景图像（真值）和RGB反射图像（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 | 1.1.0 |
| 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混合图像（unpolarized）+ RGB混合图像（polarized）。大小为256X256（宽x高）。 |
| 输出 | log文件夹：消除反射后的RGB背景图像与反射图像，大小为256X256（宽x高）。 |
| log文件：每组测试结果与真值之间的PSNR和SSIM。 |
运行方式
- 下载预训练模型 [link]，并存放在model文件夹下。
- 在terminal下运行以下命令。
cd project_dir
python ./test.py
偏振图像与非偏振图像的反射消除方法
Python