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去雾算法2020
阅读量:96 次
发布时间:2019-02-26

本文共 1552 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

CVPR 2020图像去雨、去雾、去模糊论文盘点

去雨、去雾、去模糊是图像处理领域的重要研究方向,这些任务的共同特点是现有技术难以真实模拟相关环境(如雨、雾、模糊),导致算法训练中使用的合成数据与真实图像存在差异。这使得该领域普遍出现实验效果显著但实际应用效果不佳的情况。

去雨(Image Deraining)

CVPR 2020去雨方向共有4篇论文,主要聚焦于解决实际应用中算法效果不足的问题。以下是部分代表性工作:

  • 基于高斯过程的半监督学习框架

    该方法通过结合合成数据集和未标注真实图像,提升网络的泛化能力。

  • 多尺度渐进融合网络

    该网络采用多尺度结构,专为去雨设计,能够有效恢复丢失的细节信息。

    • 作者:Kui Jiang 等
    • 单位:武汉大学、北卡罗来纳大学夏洛特分校
    • GitHub地址:github.com/kuihua/MSPFN(待发布)
  • 细节恢复网络

    该方法通过上下文聚合网络,有效恢复去雨图像中的细节信息。

    • 作者:Sen Deng 等
    • 单位:南京航空航天大学、微软应用科学实验室
    • GitHub地址:github.com/Dengsgithub/DRD-Net(即将发布)

  • 去雾(Image Dehazing)

    去雾任务在CVPR 2020中共有3篇论文,主要研究如何解决现有方法在真实数据集上表现不足的问题。以下是重点工作:

  • 多尺度增强去雾网络

    该网络结合密集特征融合和多尺度结构,显著提升去雾效果。

  • 领域适应去雾

    该方法通过领域适应技术,解决去雾模型在真实数据集上性能不佳的问题。

  • 双目图像去雾

    该方法利用双目传输模块,结合深度信息,显著提升去雾效果。

    • 作者:Yanwei Pang 等
    • 单位:天津大学、英国华威大学
    • GitHub地址:github.com/...(待补充)

  • 去模糊(Deblurring)

    去模糊任务在CVPR 2020中共有8篇论文,研究范围涵盖传统去模糊、视频去模糊、运动去模糊等多个方向。以下是部分代表性工作:

  • 基于GAN的双重学习框架

    该框架通过学习模糊和去模糊的GAN模型,显著提升去模糊效果。

    • 作者:Kaihao Zhang 等
    • 单位:澳大利亚国立大学、腾讯AI实验室
    • GitHub地址:github.com/...(待补充)
  • 视频去模糊

    该方法利用时间锐度先验,提出了层级化深度视频去模糊网络。

  • 运动去模糊

    该方法结合光流引导训练,提出了空间变异反卷积网络。

    • 作者:Yuan Yuan 等
    • 单位:西北工业大学
    • GitHub地址:github.com/...(待补充)

  • 去恶劣天气(Bad Weather Removal)

    一篇论文提出了一种综合去雨、去雾、去雪的统一框架,通过架构搜索优化模型性能。

    • 作者:Ruoteng Li 等
    • 单位:新加坡国立大学、耶鲁大学
    • GitHub地址:github.com/...(待补充)

    实验与挑战

    实验部分主要采用有雾图像对经典去雾算法(如MSCNN、DehazeNet、暗通道先验算法)的性能进行对比。部分模型训练参数较大(如250多MB),但效果不一定满足预期。

    转载地址:http://icuk.baihongyu.com/

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