（通讯员卢涛）近日国际电子电工学会汇刊-图像处理（IEEE Transactions on Image Processing，TIP）在线发表我校bat365在线平台网站/人工智能学院青年教师刘威博士科研论文：“Image Defogging QualityAssessment: Real-world Database and Method”（DOI:10.1109/TIP.2020.3033402）。论文的第一署名单位为bat365在线平台网站智能机器人湖北省重点实验室，bat365在线平台网站/人工智能学院，合作单位为深圳大学、University of Nottingham。国际电子电工学会汇刊-图像处理（TIP）是国际图像处理和计算机视觉领域的顶级期刊，是中国计算机学会推荐的A类期刊。

     论文第一作者刘威博士长期从事图像去雾方面的科研工作，取得了丰富的科研成果。图像去雾一直以来是计算机视觉中一个比较活跃的研究课题。然而，目前的研究在以下两个方面严重阻碍了去雾算法的发展。首先，没有一个真实世界中自然发生的雾天图像数据集，以供研究人员对雾相关特征进行有效提取与分析；其次，没有在数学上简单易用且合适的图像质量评估方法来评价去雾图像的视觉质量，从而引导、优化现有的去雾模型。针对上述两个问题，论文首次提出了该领域中第一个自然环境下的多尺度雾天图像数据集（multiple real-world foggy image dataset，MRFID）。基于该数据集，论文有效提取并分析了多尺度雾天图像的相关特征，并以此为基础开发了一种新的基于雾相关特征的相似度评价指标（Fog-relevant Feature based SIMilarity index，FRFSIM），用于评价去雾图像的视觉质量，相似度特征图如图1所示。实验结果在多个仿真雾天图像及真实雾天图像上表明，论文方法不仅优于传统的图像质量评价方法，且更适合于评价去雾图像的质量。 

图1 不同雾浓度图像及其去雾图像的相似度特征图对比

图2展示了论文所提方法与其它前沿方法在去雾视觉评价上的对比。

图2 与其它前沿方法在定性和定量上的对比

图3展示了论文所提方法在其他数据集上的实验结果对比图。

图3 论文方法在不同数据集上的视觉评价性能展示

据悉该数据库是全球首款面向实际应用的雾天场景数据库，目前科研团队已经开源相关数据和测评标准。相关成果将广泛应用到实际场景的分析、目标识别、机器人导航与无人自主系统的视觉导航领域。

（审稿人 刘卫民）