RB-Dust — A Reference-based Dataset for Vision-based Dust Removal

要約

農業景観における粉塵は重大な課題であり、たとえば自律型農業機械の環境認識に影響を与えます。
画像強調アルゴリズムを使用してゴミを減らすことができます。
ただし、これらを検証するには、同じ環境のほこりのある画像とほこりのない画像が必要です。
実際、これまでのところ、この問題に対処するデータセットは私たちが認識している限りではありません。
したがって、参照ベースのダスト除去の目的にちなんで名付けられた agriscapes RB-Dust データセットを紹介します。
耕耘作業中は、画像にズレが生じるため、キャビンから写真を撮影することはできません。
このため、通過するトラクターに近い静止位置から撮影できる体制を構築しました。
テスト設定は、トラクターが通過できる半面ゲートに基づいていました。
野外試験は、ドイツのバイエルン州にある農場で耕耘中に実施されました。
野外試験では、土壌水分や風速などの他のパラメータが粉塵の発生に大きく影響するため、これらのパラメータも制御されました。
私たちは、コントラスト強調および画像のかすみ除去アルゴリズムを使用してデータセットを検証し、移動中のトラクターからの記録からの一般化可能性を分析しました。
最後に、人物の分類などの高レベルの視覚タスクに基づいた塵除去のアプリケーションを示します。
私たちの実証研究では、農業における視覚ベースの粉塵除去に対する RB-Dust の有効性が確認されています。

要約(オリジナル)

Dust in the agricultural landscape is a significant challenge and influences, for example, the environmental perception of autonomous agricultural machines. Image enhancement algorithms can be used to reduce dust. However, these require dusty and dust-free images of the same environment for validation. In fact, to date, there is no dataset that we are aware of that addresses this issue. Therefore, we present the agriscapes RB-Dust dataset, which is named after its purpose of reference-based dust removal. It is not possible to take pictures from the cabin during tillage, as this would cause shifts in the images. Because of this, we built a setup from which it is possible to take images from a stationary position close to the passing tractor. The test setup was based on a half-sided gate through which the tractor could drive. The field tests were carried out on a farm in Bavaria, Germany, during tillage. During the field tests, other parameters such as soil moisture and wind speed were controlled, as these significantly affect dust development. We validated our dataset with contrast enhancement and image dehazing algorithms and analyzed the generalizability from recordings from the moving tractor. Finally, we demonstrate the application of dust removal based on a high-level vision task, such as person classification. Our empirical study confirms the validity of RB-Dust for vision-based dust removal in agriculture.

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