Apr, 2018

基于深度分解合成网络的快速单张图像去雨

PDF
TL;DR本文设计了一种新的多任务深度学习体系结构，通过分解网络将雨图像分为干净的背景和雨层，进而进行去雨处理和图像恢复。实验结果表明，该结构在速度快、效果好方面表现优秀，同时具有广泛的应用前景。
rain effect removaldeep learningmulti-task learningdecomposition netimage recovery
发现论文，激发创造
  • 清空天空：针对单幅图像雨水去除的深度网络架构

    该研究介绍了一种名为 DerainNet 的基于深度卷积神经网络的图像去雨筋方法，并使用合成数据进行训练，提高了真实数据上的去雨效果，并在计算时间方面得到了显著提高。

    Sep, 2016

  • 单幅图像深度联合雨滴检测与去除

    本文提出了一种基于深度学习架构，通过新的雨画像模型解决单幅图像中存在大雨和雨斑累积的雨滴去除问题，并通过使用二进制雨斑图和重复的雨检测实现更好的效果。

    Sep, 2016

  • 一种基于模型驱动的深度神经网络用于单图像雨水去除

    本文介绍了一种基于模型的深度神经网络，使用具有解释性和恰当的物理结构的数据结构，以实现单图像去雨任务的最先进性能，并通过端对端培训，自动提取所有雨滴核和接近算子，特别是在实际情况下具有更好的去雨性能。

    May, 2020

  • MDeRainNet：大像素图像雨痕去除的高效神经网络

    我们提出了一种名为 MDeRainNet 的高效网络，用于去除光场图像中的雨线，该网络采用多尺度编码器 - 解码器架构，在 Macro-pixel 图像上直接进行操作以提高雨线去除性能，并且借助 Extended Spatial-Angular Interaction (ESAI) 模块来完全建模空间和角度信息之间的全局相关性，并引入半监督学习框架以改善网络在现实场景中的泛化性能。经过对合成和真实光场图像的广泛实验证明，我们的方法在定量和定性上均优于现有方法。

    Jun, 2024

  • 在线更新的高阶协作网络用于单图像去雨

    本文提出了一种高阶协同网络，其中包括多尺度紧凑约束和双向尺度内容相似度挖掘模块，有助于实现去雨滴效果的提高，并通过自我监督学习方法来提高模型性能。

    Feb, 2022

  • 重度雨天气图像修复：物理模型与条件对抗式学习的整合

    本篇论文提出了一种基于物理学原理和 2 阶段网络的深度引导 GAN 精细处理方法，可以有效处理暴雨图像修复过程中出现的雨丝、雨滴遮挡和图像模糊等问题，并通过对真实雨天数据进行测试和评估，证明该方法在图像修复和细节保护方面优于其他现有的方法。

    Apr, 2019

  • 通向通用快速视频去雨的知识蒸馏

    通过知识蒸馏，我们提出了一种基于 Rain Review 的通用视频除雨网络（称为 RRGNet），它可以处理不同的雨线类型，并具备最佳的运行速度和除雨效果。

    Aug, 2023

  • 非局部增强的编码器 - 解码器网络用于单张图像去雨

    本文主要介绍了一种有效的端到端神经网络结构的实现方法，并提出了一种非局部增强的编码 - 解码网络框架，以更高效学习不断抽象的特征表示，同时极大地保留图像细节。新网络框架组成了一系列非局部增强的密集块，旨在充分利用所有卷积层的分层特征，以及捕捉远距离的依赖关系和结构信息。实验表明，该方法在不同密度的雨天图像上可以有效地去除雨痕，并保留图像细节，优于最新的现有方法。

    Aug, 2018

  • 使用尺度感知多阶段循环网络进行单张图像去雨处理

    通过引入规模感知的多阶段卷积神经网络和并行子网络的概念，本文旨在解决在不同大小和方向的雨滴覆盖下，雨液、散射和透射造成的遮挡和降低对比度等问题，该方法在合成和实际图像上的实验显示，在雨滴去除方面具有创新性，并优于现有技术。

    Dec, 2017

  • 基于对比学习的递归动态多尺度网络用于图像去雨

    本文提出了一个基于对比学习的图像去雨方法，使用递归动态多尺度网络来提高降雨性能，实现了优秀的效果并超越了现有方法，并且该方法在客观检测和语义分割方面也表现出了很好的性能。

    May, 2023