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PriorNet: 一种新颖的轻量级网络，搭配多维交互式注意力，用于高效图像去雾
PriorNet 是一种新颖、轻量且高度适用的去雾网络，通过引入 Multi-Dimensional Interactive Attention (MIA) 机制，显著提高了雾图像的清晰度和视觉质量，同时避免了过度细节提取等问题，具备优秀的
PDF2 months ago
CVPR具有空间频率感知和逼真亮度约束的半监督夜晚去雾基线
我们提出了一种半监督模型来解决现实世界夜间去雾问题，通过采用空间注意力和频率谱滤波进行信息交互处理以处理夜间模糊场景，设计了基于伪标签和局部窗口的亮度损失的重新训练策略，以抑制雾气和光晕并实现真实亮度。通过对公共基准的实验证实了所提方法的有
PDF3 months ago
深度信息辅助的协同互推网络用于单图像去雾
提出了一种双任务协同相互促进的框架，它通过深度估计和去雾任务的交互机制来实现单一图像的去雾，从而有效地提升它们的性能。实验结果表明，该方法的性能优于现有方法。
PDF4 months ago
DHFormer：基于视觉 Transformer 的图像去雾注意力模块
提出了一种使用残差学习和视觉转换器的注意模块的方法，首先估计残差图像，然后通过卷积层和全局上下文转换器编码器获取通道注意力，最后生成无雾图像。实验结果证明了该方法的高效性和可扩展性。
PDF7 months ago
基于无监督 Retinex 嵌入的可控光照去雾网络
本文提出了一种基于 IC （Illumination Controllable）技术和 Transformer 的多输出去雾网络，并通过定性和定量实验验证了其有效性。
PDFa year ago
面向稀疏无监督恢复学习的最优传输感知算法
本文提出一种稀疏感知的最优传输 (SOT) 准则，通过利用 OT 框架中的降级疏松性，可以在无监督的恢复学习中显着提高性能，特别是在超分辨率和去雾等任务上。实验结果表明，SOT 可以在这些任务中显著优于现有的无监督方法，接近于最优监督方法的
PDFa year ago
CVPRRIDCP: 通过高质量码本先验恢复真实图像去雾
本文提出了一种基于深度学习的新范式，通过合成更真实的数据和引入更强的先验知识来处理真实世界中的雾霾图像。所提出的 Real Image Dehazing 网络（RIDCP）结合高质量的 Codebook Priors 来处理多种复杂的视觉退
PDFa year ago
4K-HAZE: 一种拥有 4K 分辨率的去雾基准测试，包含有雾及无雾图像
通过开发一种新的合成方法来模拟 4K 模糊图像，然后利用 GAN 将合成的图像迁移到真实模糊域，最后在 4K 分辨率图像上产生模糊效果。为此开发了一个基准测试数据集，称为 4K-HAZE 数据集，用于评估现有的单图像除雾方法，并讨论其限制
PDFa year ago
迈向域不变的单张图像去雾
本文提出了一种基于编码器 - 解码器网络和空间感知通道注意机制的去雾算法，并引入一种贪婪本地化数据增强机制以确保去除影响后的图像的一致性，为了消除人工合成图像与真实数据集之间的差异，提出了对抗性的先验引导框架来确保性能一致性，并在实验中取得
PDF3 years ago
Dense Haze: 一份针对具有浓雾和无雾图像的图像去雾基准测试
本研究提出 Dense-Haze 数据集，并对其进行了全面的定性和定量评估，结果表明，现有的去雾技术在稠密均匀的雾霾场景中表现较差，仍有很大的改进空间。
PDF5 years ago
图像去雾的变分正则化传输细化方法
本文提出了一种利用两个不同的透射率图加权融合的粗略估计版本以及增强正则化项的混合变分模型进行精细调节透射率图的去雾算法，并成功地应用于保留重要图像细节和抑制不良伪影的图像去雾成像中，具有很高的竞争力。
PDF5 years ago
密集连接金字塔去雾网络
本文提出了一种新的称为 Densely Connected Pyramid Dehazing Network（DCPDN）的端到端单一图像去雾方法，该方法可以联合学习传输图、大气光和去雾。该论文的方法在去雾过程中采用物理学驱动的散射模型，使
PDF6 years ago