論文の概要: Towards a Unified Approach to Single Image Deraining and Dehazing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14204v1
- Date: Fri, 26 Mar 2021 01:35:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-29 12:47:05.301590
- Title: Towards a Unified Approach to Single Image Deraining and Dehazing
- Title(参考訳): 単一画像のレーディング・デヘイジングへの統一的アプローチに向けて
- Authors: Xiaohong Liu, Yongrui Ma, Zhihao Shi, Linhui Dai, Jun Chen
- Abstract要約: 降雨効果の新しい物理モデルを開発し,その均一な連続限界として,ヘイズ効果のよく知られた大気散乱モデル(ASM)が自然に現れることを示した。
また,デレーシングとデヘイジングの両方に適した,密集したスケール接続型注意ネットワーク (dscan) を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.383099109400156
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We develop a new physical model for the rain effect and show that the
well-known atmosphere scattering model (ASM) for the haze effect naturally
emerges as its homogeneous continuous limit. Via depth-aware fusion of
multi-layer rain streaks according to the camera imaging mechanism, the new
model can better capture the sophisticated non-deterministic degradation
patterns commonly seen in real rainy images. We also propose a Densely
Scale-Connected Attentive Network (DSCAN) that is suitable for both deraining
and dehazing tasks. Our design alleviates the bottleneck issue existent in
conventional multi-scale networks and enables more effective information
exchange and aggregation. Extensive experimental results demonstrate that the
proposed DSCAN is able to deliver superior derained/dehazed results on both
synthetic and real images as compared to the state-of-the-art. Moreover, it is
shown that for our DSCAN, the synthetic dataset built using the new physical
model yields better generalization performance on real images in comparison
with the existing datasets based on over-simplified models.
- Abstract(参考訳): 降雨効果の新しい物理モデルを開発し,その均一な連続限界として,ヘイズ効果のよく知られた大気散乱モデル(ASM)が自然に現れることを示した。
カメライメージング機構による多層雨天の深層融合により, 実際の雨天画像によく見られる高度な非決定論的劣化パターンをよりよく捉えることができる。
また,デレーシングとデヘイジングの両方に適した,密集したスケール接続型注意ネットワーク (dscan) を提案する。
従来のマルチスケールネットワークにおけるボトルネック問題を緩和し,より効果的な情報交換と集約を可能にする。
大規模な実験結果から,DSCANは合成画像と実画像の両方において,最先端のデハズド・デハズド画像を提供できることが示された。
さらに,dscanでは,新しい物理モデルを用いて構築した合成データセットにより,既存データセットと比較して実画像の一般化性能が向上することを示した。
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