May, 2021

基于语义先验的并行立体去雨网络：超越单目去雨

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TL;DR本文提出了一种 Paired Rain Removal 网络（PRRNet），它在去除降雨图像上利用了语义信息和立体影像，并展示了其在单 ocular 和构建的立体降雨数据集上优于其他算法的性能。
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发现论文，激发创造
  • 具有空间注意力机制的高清真实雨数据集单图像去雨方法

    本研究提出一个半自动的方法来生成高质量的干净图像，并构建了一个大规模的数据集，以更好地模拟现实情况下的雨条带效应。新的 SPatial Attentive Network（SPANet）以本地到全局的方式移除雨条带，并取得了与现有去雨技术相当的优异性能。

    Apr, 2019

  • 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

  • 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

  • 通过成对降级特征向量引导解锁低照度雨天图像恢复

    本文介绍 $L^{2} RIRNet$ 神经网络，旨在实现同时处理低光和降雨的任务，此外还提出了两个有效工具 —— 快速傅里叶 - ResNet 的细节引导模块和低光 - 雨图像合成与真实数据集。

    May, 2023

  • 具有残差通道先验指导的结构保持去雨

    本文提出了一种基于 CNN 的雨水去除算法，即通过提取图像的 RCP 实现结构信息的保护和恢复，同时利用 Wavelet-based Multi-Level Module 作为网络的骨干，通过 Interactive Fusion Module 实现 RCP 信息的充分利用，以此生成更加清晰精细的去雨图像。

    Aug, 2021

  • 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

  • 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

  • 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

  • 一种基于 CNN 框架的雨水去除视频内容的鲁棒对准与补偿方法

    通过将场景分解为深度一致的单位，并在 SP 级别对场景内容进行对齐处理，本文提出了一种新的去雨算法，该算法采用卷积神经网络将排序空间 - 时间匹配张量和一致的时间匹配张量准备用作输入特征，从而为中间去雨输出恢复高频细节。

    Mar, 2018

  • NightRain：夜间视频除雨基于自适应除虹和自适应校正

    该研究介绍了 NightRain，一种新颖的夜间视频去雨方法，使用自适应去雨和自适应校正来处理复杂的光效影响，通过使用无标签雨天视频进行训练，达到了超越现有方法的卓越性能，PSNR 值为 26.73dB，超过了其他方法 13.7% 的幅度。

    Jan, 2024