CVPRMar, 2024

学习使用极化先验去除皱纹透明薄膜

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TL;DR本研究旨在研究一个新的问题，即去除褶皱透明薄膜的干扰并在工业识别系统中重建薄膜下的原始信息。通过建立物理模型，我们使用偏振摄像机构建了一个实际数据集，旨在去除薄膜中的干扰。我们使用角度估计网络定位镜面高光，并通过重建网络解耦薄膜中的所有降解物。实验证明，我们的框架在图像重建和工业下游任务中取得了 SOTA 性能。
发现论文，激发创造
  • 反射去除基于极化到极化网络的方法

    这篇论文研究了反射去除的问题，提出了使用极化图像进行反射分离的极化 - 极化方法，并采用循环框架来逐步优化反射和传输分离的结果，实验证明该方法优于其他现有方法。

    Feb, 2024

  • 野外完美对准的偏振反射移除

    提出一种新颖的方法，使用极化图像来消除反射，该方法解决了现有反射去除数据集中由于玻璃折射导致反射区域与无反射区域的不完全对齐问题。该方法还采用了双阶段架构的极化反射消除模型和一种新的感知 NCC 损失，可以在反射消除和图像分解任务方面提高性能，并在大量的实验中证明其胜过现有的反射消除方法。

    Mar, 2020

  • 利用 Pocoformer 的极化彩色图像去噪

    本文提出了基于学习的方法来同时恢复清晰的信号和精确的极化信息，一个基于视觉 Transformer 的混合 Transformer 模型被提出以进行极化彩色图像去噪，实验表明该方法的有效性并分析了影响结果的关键因素。

    Jul, 2022

  • 利用反射强度先验知识的单图像去除反射

    该论文介绍了一种用于解决实际场景中的单幅图像去反射问题的方法，通过提取反射强度先验并结合反射去除网络的设计，在真实世界的基准测试上取得了最先进的准确率。

    Dec, 2023

  • 学习去模糊极化图像

    提出了一种针对极化图像模糊的处理方法，通过将问题分解为两个较不病态的子问题，并设计两阶段神经网络来处理这两个子问题，实验结果表明我们的方法在合成和真实图像上都取得了最新的性能，并且能够改善基于极化的视觉应用的性能，如图像去雾和反射去除。

    Feb, 2024

  • 语义引导的单张图像去反射

    本文提出使用对象语义作为指导力量，强制将相同对象分配到同一层次来解决玻璃窗后的图像反射问题，并在不同数据集上进行了实验证明该方法的显著性能优势及其在计算机视觉任务中的应用。

    Jul, 2019

  • 极化引导的镜面反射分离

    该论文提出了一种基于偏振引导模型的表面光泽反射分离方法，该方法可以帮助确定反射光在实际场景中的颜色，并通过优化函数解决了表面光泽反射问题，该方法在一些复杂的情况下表现良好。

    Mar, 2021

  • 野外环境中分离反射和透射图像

    本文介绍了一种基于深度学习的方法，利用极化光学的属性对记录的辐照度的反射和透射成分进行分离，并通过准确的合成数据生成管道进行训练，以模拟现实世界中包括曲面和非理想表面产生的反射、非静态场景和高动态范围场景等，从而提高在半反射体引起的反射对计算机视觉算法性能的干扰相关应用的鲁棒性和泛化能力。

    Dec, 2017

  • 基于偏振相机的深度快照 HDR 重建

    本研究探讨了利用微型极化器技术进行高动态范围成像，通过对不同极化滤镜角度获取的多张图像进行不同曝光时间的拟合，最终提出了一种基于深度快照的 HDR 重建算法，并创建了数据集进行验证，结果表明该方法超越了现有最先进的 HDR 重建算法。

    May, 2021

  • 混合极化形态

    本文提出了一种新的使用视点和极化数据来完整分离漫反射和镜面反射组件、恢复折射率和最终恢复三维形状的方法，在分离过程中涉及了极化的物理特性，证明了与基准方法有竞争力的结果，并恢复了其他信息（例如折射率）

    May, 2016