Jan, 2024

MvKSR: 多视角知识引导的雾霾和降雨场景修复

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TL;DR提出了一种新颖的多视角知识引导场景恢复网络 (MvKSR)，用于在恶劣的天气条件下恢复退化图像。通过引导滤波和多视角特征融合模块，MvKSR 能够高效稳定地还原智能成像系统中恶劣场景下的退化图像。
high-quality imagingadverse weather conditionsdegraded imagesmulti-view knowledge-guided scene recovery networkrestoring degraded scenarios
发现论文，激发创造
  • NiteDR: 跨视传感器协作学习的动态驾驶场景夜间图像去雨

    针对夜间行驶场景中受雨水降解影响、图像质量和能见度下降的问题，我们开发了一个夜间行驶场景下的图像去雨框架，通过可见光和红外图像的跨视图融合，去除雨痕、丰富场景表征并恢复有用信息，实验证明了我们提出的跨视图合作学习方法在低光强雨水环境下具有较好效果，并弥补了现有去雨算法在特定低光条件下的利用缺口。

    Feb, 2024

  • 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

  • 基于知识蒸馏的盲超分辨率降级估计

    本文提出了一种基于知识蒸馏的隐式降级估计网络，结合了此网络与高效的 SR 网络，实现了在未知退化情况下的盲图像超分辨率，同时设计了一种基于动态卷积残差块的新型降级表示方法 IDR，经过广泛的实验验证表明，KDSR 网络具有最先进的性能，并可以推广到各种退化过程。

    Nov, 2022

  • 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

  • RainyScape: 无监督下的湿天气场景重建，利用解耦的神经渲染

    RainyScape 是一个无监督的框架，能够从多角度的雨天图像集合中重建干净的场景。该框架包含两个主要模块：神经渲染模块和雨预测模块，通过学习可捕捉场景雨水特征的预测网络和可学习的潜在嵌入，在优化神经渲染管道以获得低频场景表示后，使用自适应的方向敏感梯度重建损失来联合优化这两个模块，从而消除雨水痕迹并生成干净的图像，实验表明该方法在消除雨水痕迹和渲染干净图像方面具有卓越表现，达到了最先进的水平。

    Apr, 2024

  • 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

  • AoSRNet：通过多知识整合的全能场景恢复网络

    通过多知识整合提出了一种名为 AoSRNet 的多合一场景恢复网络，以改善在低可见性成像场景中的成像设备的可视性，并综合最新方法进行了充分的实验验证。

    Feb, 2024

  • 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

  • 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

  • 灵活图像修复

    在图像修复中，人们常常希望根据指令去除特定的图像退化现象，本文提出了一种名为 TransRFIR 的新型建模方法，它通过感知图像中的不同退化类型并根据文本提示去除特定的退化，该方法基于两个设计的注意力模块，即 MHASA 和 MHACA，具有较低的计算成本和优秀的性能，可以作为图像修复的一种有效架构。

    Apr, 2024