論文の概要: Blind Image Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11364v1
• Date: Wed, 25 Aug 2021 17:37:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-26 12:54:24.039075
• Title: Blind Image Decomposition
• Title（参考訳）: ブラインド画像分解
• Authors: Junlin Han, Weihao Li, Pengfei Fang, Chunyi Sun, Jie Hong, Mohammad Ali Armin, Lars Petersson, Hongdong Li
• Abstract要約: 本稿では,Blind Image Decomposition (BID)について述べる。 雨のような重畳された画像を異なるソースコンポーネントに分解する方法は、現実世界の視覚システムにとって重要なステップだ。 本稿では,Blind Image Decomposition Network (BIDeN) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.760745569495825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present and study a novel task named Blind Image Decomposition (BID), which requires separating a superimposed image into constituent underlying images in a blind setting, that is, both the source components involved in mixing as well as the mixing mechanism are unknown. For example, rain may consist of multiple components, such as rain streaks, raindrops, snow, and haze. Rainy images can be treated as an arbitrary combination of these components, some of them or all of them. How to decompose superimposed images, like rainy images, into distinct source components is a crucial step towards real-world vision systems. To facilitate research on this new task, we construct three benchmark datasets, including mixed image decomposition across multiple domains, real-scenario deraining, and joint shadow/reflection/watermark removal. Moreover, we propose a simple yet general Blind Image Decomposition Network (BIDeN) to serve as a strong baseline for future work. Experimental results demonstrate the tenability of our benchmarks and the effectiveness of BIDeN. Code and project page are available.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,視覚障害者に重畳画像と視覚障害者像を分離する必要がある視覚障害者像分解(bid)という新しいタスクについて検討した。 例えば、雨は雨のストレーク、雨滴、雪、煙など複数の成分から構成されている。 雨の降るイメージは、これらのコンポーネントの任意の組み合わせとして扱うことができる。 雨画像のような重畳イメージを異なるソースコンポーネントに分解する方法は、現実世界のビジョンシステムへの重要なステップです。 本研究は,複数の領域にまたがる画像の混合分解,リアルタイムデレーニング,共同シャドウ/リフレクション/ウォーターマーク除去の3つのベンチマークデータセットを構築した。 さらに,将来的な作業のための強固なベースラインとして,簡易かつ汎用的なブラインド画像分解ネットワーク(biden)を提案する。 実験の結果,ベンチマークの持続性とBIDeNの有効性が示された。 コードとプロジェクトページが利用可能である。

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