Dec, 2023

解耦恶劣天气图像恢复中的退化与内容处理

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TL;DR介绍了一种名为 DDCNet 的新型逆风气象图像恢复方法，通过基于信道统计的特征级别对降解去除过程和内容重建过程进行分离，利用傅里叶变换在这两个过程中的独特优势，进而提高恶劣天气图像恢复的质量。
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发现论文，激发创造
  • MetaWeather: 基于降级模式匹配的少样本天气劣化图像恢复

    MetaWeather 是一种针对任意天气条件的少样本天气恢复方法，通过匹配新天气条件下输入图像和示例图像之间的特征，利用元学习构建元知识以提供灵活的适应性，并通过参数高效的微调方法来避免过拟合问题。在 BID Task II.A 数据集上的实验表明，与最先进的图像恢复方法相比，我们的方法在峰值信噪比和结构相似性方面取得了最佳性能。

    Aug, 2023

  • TransWeather：基于 Transformer 的逆天气图像恢复

    本研究提出了一种基于 Transformer 的端到端模型 TransWeather，只使用一个编码器和一个解码器，可以有效去除任何天气条件下的图像失真，其在多个测试数据集上均取得了比 All-in-One 方法和 Fine-tuned 方法更好的效果，并在现实世界的测试图像上进行了验证。

    Nov, 2021

  • 始终晴朗的日子：意识到退化类型和严重程度的一体化逆境天气消除

    提出了一种名为 UtilityIR 的基于退化类型和严重程度感知的模型，用于盲目进行全方位恶劣天气图像恢复，该方法在不同的天气恢复任务上，在客观和主观上都能明显超过其他方法，并拥有更少的模型参数。

    Oct, 2023

  • 统一网络结构下的知识重播全方位恶劣天气去除

    开发了一种面向实际应用的新型连续学习框架，用于不断学习从不同恶劣天气中提取图像，通过知识回放和共享在统一网络结构中积累了不同恶劣天气的知识。

    Mar, 2024

  • DA-RAW：适应真实世界恶劣天气条件下的域自适应目标检测

    通过解决样式差异和天气差异两个方面的问题，本文提出了一种针对目标检测的无监督领域适应框架，能够更有效地适应恶劣天气条件下的真实环境，并在恶劣天气条件下的目标检测方面优于其他方法。

    Sep, 2023

  • 一次性恢复任意混合恶劣气候条件下拍摄的图像

    提出了一种新颖的框架 RAHC，用于恢复复杂的天气情况下的图像，同时建立了一个新的数据集 HAC，用于学习和基准测试不同的天气条件下的图像恢复方法。

    May, 2023

  • 通过天气信使和对抗性反向传播的视频逆天气成分抑制网络

    本研究提出了一种名为 ViWS-Net 的视频逆向天气去除框架，通过开发天气通用视频转换编码器和天气特定信息的建模机制，利用逆向梯度预测天气类型的天气鉴别器，以及基于信使的视频转换解码器实现了从各种天气条件下破损视频的完美还原。

    Sep, 2023

  • 大规模预训练模型在恶劣天气去除中的应用探索

    本文提出了一种基于空间特征表示学习和语义信息嵌入的方法，通过 CLIP 等大规模预训练模型来提高图像恢复在各种噪声天气条件下的表现，并且实验结果表明该方法达到了最先进的性能水平。

    Jun, 2023

  • 基于块降噪扩散模型的恶劣天气条件下视觉恢复

    基于概率模型的图像修复算法，通过引导去噪过程来实现任意尺寸的图像修复。该算法在图像去雪、去雨和去雾等数据集上表现出了领先的性能，并且在实际测试图像方面具有很强的泛化性能。

    Jul, 2022

  • 混合降解图像恢复的联合条件扩散模型

    在恶劣天气条件下，图像恢复是一项具有挑战性的任务，而盲解析图像分解技术是为了解决这个问题而提出的一种方法，它依赖于每个部分的精确估计。为了解决这些问题，我们利用物理约束来指导整个恢复过程，构建基于大气散射模型的混合退化模型，并将退化图像和退化遮罩合并到我们的联合条件扩散模型中，以提供精确指导。为了实现更好的颜色和细节恢复结果，我们进一步整合了一个细化网络来重建恢复图像，其中采用了不确定性估计块来增强特征。在多种气象和特定天气数据集上进行的大量实验证明了我们方法在竞争方法中的优越性。

    Apr, 2024