Apr, 2017

RPCA 和拟保形映射恢复大气湍流畸变图像

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TL;DR本文提出了一种新颖的算法来降低由大气湍流引起的几何失真以及时空变化的模糊，该算法首先利用适当的能量函数得到一个清晰度较高的参考图像以及一个包含参考图像的清晰和略微失真图像帧的子采样图像序列，然后通过稳定变形场来稳定子采样图像序列，最后应用鲁棒主成分分析和盲反卷积技术去模糊，融合图像帧，实验表明该方法在恢复图像细节和提高视觉质量方面有效。
image restorationatmospheric turbulencegeometric distortionrobust principal component analysisdeconvolution
发现论文，激发创造
  • 靠各向异性湍流重构静态和动态场景的图像

    本文介绍了一种统一的大气湍流衰减方法，在静态和动态序列中均可使用，并且通过利用一种新的时空非局部平均方法来构建可靠的参考帧，利用几何一致性和锐度度量来生成幸运帧，并通过对盲变焦点扩散函数进行物理约束的先验模型。通过合成和真实长距离湍流序列基于实验结果验证了所提出方法的性能。

    Aug, 2020

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    本文介绍了 VIELab-HUST 团队在 CVPR 2023 UG2+ Track 2.2 中，对经过大气湍流干扰后的编码目标进行图像恢复的高效多阶段框架，并在最终排行榜上获得第一名。

    Jun, 2023

  • 单帧大气湍流抑制：基准研究与一种新的物理启示 Transformers 模型

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    Jul, 2022

  • 利用不确定性学习修复大气湍流下受损图像

    本文提出了基于深度学习的方法，利用蒙特卡罗实验退出的认知不确定性来恢复大气湍流影响下的退化单张图像，并利用估计的不确定性图来指导网络获取恢复图像。

    Jul, 2022

  • 一种用于鲁棒主成分分析的非凸投影方法

    本文提出了一种非凸可行性重构的 RPCA 问题，并采用交替投影法进行求解。通过广泛的数值实验，我们展示了该方法在多个应用场景中的良好性能。

    May, 2018

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    Jul, 2023

  • 大气湍流抑制的等变模板配准

    通过模拟光流和引入隐函数模板，我们提出了一种强大的方法来恢复受大气湍流影响的图像的辐照度，该方法在注册中没有使用模板，避免了与模板初始化相关的伪影，并取得了最先进的性能。

    May, 2024

  • CVPR 2023 UG$^{extbf {2}}$+ 挑战赛 2.1 解决方案：大气湍流下的文本识别

    我们团队 VIELab-HUST 在 CVPR 2023 UG$^{2}$+ 比赛的 2.1 赛道中，通过大气湍流识别文本，使用多级框架、基于清晰度的帧选择算法、区域图像融合和学习性去除伪影方法，成功地恢复了高质量的图像，并获得了第一名的准确度。

    Jun, 2023

  • 用于嘈杂自由移动相机视频的全景鲁棒主成分分析进行前景 - 背景分离

    提出一种新的稳健 PCA 方法，用于自由移动相机视频的前景背景分离，可处理可能的稠密和稀疏污染。该方法可以注册受损视频的帧，然后将由相机运动引起的透视差异编码为全局模型中的缺失数据。我们将已注册的视频建模为低秩成分，平滑成分和稀疏成分的总和。该方法在实践中已经表现出卓越的表现。

    Dec, 2017

  • 在线（离线）鲁棒主成分分析：新算法和性能保证

    本研究旨在解决在线稳健主成分分析问题，提出了一种基于递归投影压缩感知框架的在线算法，并在合理的假设下给出了其性能保证。

    Jan, 2016