Descrizione del progetto
Un metodo migliore per rimuovere la foschia dalle immagini
In condizioni climatiche avverse, come in caso di foschia, la qualità delle immagini si deteriora gravemente a causa della presenza di particelle fluttuanti nell’aria che diffondono la luce. In questi casi sia la vista umana che i sistemi di visione artificiale hanno difficoltà a identificare gli oggetti. Le tecniche esistenti di rimozione della foschia (dehazing) funzionano male nel caso di scene nebulose omogenee e dense. Il progetto NH-DEHAZE, finanziato dall’UE, svilupperà tecniche di dehazing che non presuppongono una distribuzione omogenea della luce e della foschia. Costruirà il primo set di dati di immagini che include coppie di scene reali, sia nebulose che chiare. Reti neurali profonde saranno poi addestrate a ricavare immagini chiare da quelle nebulose.
Obiettivo
In presence of haze, small floating particles absorb and scatter the light from its propagation direction. This results in selective and significant attenuation of the light spectrum, and causes hazy scenes to be subject to a loss of contrast and sharpness for distant objects. Besides, most computer vision and image processing algorithms (e.g. from feature extraction to objects/scene detection and recognition) usually assume that the input image is the scene radiance (haze-free image), and therefore strongly suffer from the color-shift, and low-contrast induced by hazy conditions. For instance, in normal visibility conditions the Traffic Sign Detection and Recognition (TSDR) module of the existing ADAS systems reaches a detection rate averaging around 90%, but drops below 40% in case of haze or poor illumination conditions1. Therefore, many recent works have explored inverse problem formulations and have designed dedicated image enhancement methods to address the dehazing problem. However, to estimate their key internal parameters (e.g. airlight in Koschmieder’s light transmission model), most of those solutions assume homogeneous distribution of light and haze, which is rarely the case in practice (e.g. lighting is non-uniform in space and frequency during the night, attenuation caused by haze depends on the light frequency).
Image dehazing thus remains a largely unsolved problem in case of dense and non-homogeneous haze scenes.
As a federating objective, our project aims at implementing dehazing methods that are suited to dense and non-homogeneous hazy scenes. This implies the following tasks:
(O1) build up the first (world-wide) image dataset including pairs of hazy and haze-free scenes, for which hazy scenes include real, dense, and non-homogeneous haze;
(O2) develop and train deep dehazing neural networks to derive the dehazed images from hazy inputs.
(O3) train deep image interpretation models that are suited to images captured in adverse conditions.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMMA PRINCIPALE
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2019
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
1348 LOUVAIN LA NEUVE
Belgio
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.