論文の概要: Robust Reflection Removal with Reflection-free Flash-only Cues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04273v1
• Date: Sun, 7 Mar 2021 05:27:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 15:39:23.634112
• Title: Robust Reflection Removal with Reflection-free Flash-only Cues
• Title（参考訳）: リフレクションフリーフラッシュのみによるロバスト反射除去
• Authors: Chenyang Lei and Qifeng Chen
• Abstract要約: 一対のフラッシュと周囲(非フラッシュ)画像から頑健な反射除去のための反射除去キューを提案する。 提案手法はPSNRでは5.23dB,SSIMでは0.04,LPIPSでは0.068以上の反射除去手法より優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.46297802064146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a simple yet effective reflection-free cue for robust reflection removal from a pair of flash and ambient (no-flash) images. The reflection-free cue exploits a flash-only image obtained by subtracting the ambient image from the corresponding flash image in raw data space. The flash-only image is equivalent to an image taken in a dark environment with only a flash on. We observe that this flash-only image is visually reflection-free, and thus it can provide robust cues to infer the reflection in the ambient image. Since the flash-only image usually has artifacts, we further propose a dedicated model that not only utilizes the reflection-free cue but also avoids introducing artifacts, which helps accurately estimate reflection and transmission. Our experiments on real-world images with various types of reflection demonstrate the effectiveness of our model with reflection-free flash-only cues: our model outperforms state-of-the-art reflection removal approaches by more than 5.23dB in PSNR, 0.04 in SSIM, and 0.068 in LPIPS. Our source code and dataset will be publicly available at \href{https://github.com/ChenyangLEI/flash-reflection-removal}{this website}.
• Abstract（参考訳）: フラッシュとアンビエント(非フラッシュ)の2つの画像から、堅牢な反射除去のためのシンプルで効果的な反射レスキューを提案します。 反射フリーキューは、対応するフラッシュ画像から周囲画像を原データ空間に減じて得られるフラッシュ専用画像を利用する。 フラッシュのみの画像は、フラッシュオンのみの暗い環境で撮影された画像と同等である。 このフラッシュのみの画像は視覚的に反射しないため、周囲画像の反射を推測するロバストな手がかりが得られる。 フラッシュのみの画像には通常アーティファクトがあるため、反射のないキューを利用するだけでなく、反射と透過を正確に推定するアーティファクトの導入を避ける専用モデルも提案する。 私たちのモデルはPSNRの5.23dB、SSIMの0.04、LPIPSの0.068以上の最先端の反射除去アプローチを上回っています。 ソースコードとデータセットは \href{https://github.com/ChenyangLEI/flash-reflection-removal}{このウェブサイト} で公開されます。

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