Hazy Image generation machanism

[Seanforfun]

1. How to get a depth of a scene? And can we get a matting graph with real distance but not fractions.
2. How Resides database generate their outdoor and indoor images. @MintcakeDotCom

[Seanforfun]

Indoor images are using depth map get from Kinect, depth are not only the values from 0 to 1, but estimated real value.

[Seanforfun]

How RESIDES generate hazy images

Outdoor

Mentioned in Resides Paper

• 论文中提到了两种提供了深度的室外图片集Make3D and KITTI, 我下载了 Make3D,其中截图如下：
• 说明了Make3D室外的深度实际上是具体的距离，但是论文中说该方法并不准确，而采用了更准确的深度估计方法。说明新的方法是得到实际距离。

What They really use

• 我们使用的室外的有雾图片是通过Learning Depth from Single Monocular Images Using Deep Convolutional Neural Fields实现的。在论文中误差的比较方法图片截图：
• 可以看到误差的单位是米，由此可见深度的单位是米。

Indoor（已验证，也合成了一样的有雾图）

• Indoor的transmission map是提供的，所以可以看到：
• 通过matlab打开图片是0-255区间的数。
• 经过测试，实际在合成的时候，会将t（0-255）转换成0-1之间的数，但是为了给人看到图片，所以把原本的值乘以了255。
• 根据公式：t = e^(-beta*depth),我们反推出depth=log(t)/(-beta)
• 经过实际测试，depth值中存在大于1的数。

How to create synthetic hazed image

1.使用已经存在的深度图片集（NYU，用于室内）或算法（用于室外）得到深度的估计值，单位是米。 2.随机取出beta和alpha值，均在0到1之间。 3.通过t = e^(-beta * depth)得到深度图，值域在0到1之间。 4.通过I（有雾图） = J（无雾图）* t + (1 - t) * alpha得到合成图。