論文の概要: Improved Multiple-Image-Based Reflection Removal Algorithm Using Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04679v1
• Date: Tue, 9 Aug 2022 11:55:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-10 13:02:30.461053
• Title: Improved Multiple-Image-Based Reflection Removal Algorithm Using Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークを用いた多重画像に基づく反射除去アルゴリズムの改良
• Authors: Tingtian Li, Yuk-Hee Chan, Daniel P.K. Lun
• Abstract要約: 別のシーンの反射は、ガラスのような半反射媒質によく見られる。 本稿では,イメージングにおける反射問題を解くための新しいディープニューラルネットワーク手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.16514846876752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When imaging through a semi-reflective medium such as glass, the reflection of another scene can often be found in the captured images. It degrades the quality of the images and affects their subsequent analyses. In this paper, a novel deep neural network approach for solving the reflection problem in imaging is presented. Traditional reflection removal methods not only require long computation time for solving different optimization functions, their performance is also not guaranteed. As array cameras are readily available in nowadays imaging devices, we first suggest in this paper a multiple-image based depth estimation method using a convolutional neural network (CNN). The proposed network avoids the depth ambiguity problem due to the reflection in the image, and directly estimates the depths along the image edges. They are then used to classify the edges as belonging to the background or reflection. Since edges having similar depth values are error prone in the classification, they are removed from the reflection removal process. We suggest a generative adversarial network (GAN) to regenerate the removed background edges. Finally, the estimated background edge map is fed to another auto-encoder network to assist the extraction of the background from the original image. Experimental results show that the proposed reflection removal algorithm achieves superior performance both quantitatively and qualitatively as compared to the state-of-the-art methods. The proposed algorithm also shows much faster speed compared to the existing approaches using the traditional optimization methods.
• Abstract（参考訳）: ガラスのような半反射媒質を通して撮影する場合、キャプチャー画像には別のシーンの反射がしばしば見られる。 画像の品質を劣化させ、その後の分析に影響を及ぼす。 本稿では,イメージングにおける反射問題を解くための新しいディープニューラルネットワーク手法を提案する。 従来のリフレクション除去法は、異なる最適化関数を解くのに長い計算時間を必要とするだけでなく、その性能も保証されない。 近年の撮像装置ではアレイカメラが容易に利用できるようになったため、まず畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた多重画像に基づく深度推定法を提案する。 提案するネットワークは、画像の反射による深度あいまいさの問題を避け、画像エッジに沿った深度を直接推定する。 その後、エッジを背景やリフレクションに属するものと分類するために使用される。 類似した深さ値のエッジは分類においてエラーを起こしやすいため、反射除去プロセスから除去される。 削除した背景エッジを再生するためにGAN(Generative Adversarial Network)を提案する。 最後に、推定された背景エッジマップを別のオートエンコーダネットワークに供給し、元の画像からの背景抽出を支援する。 実験の結果,提案手法は最先端手法と比較して定量的,質的にも優れた性能が得られることがわかった。 また,提案アルゴリズムは従来の最適化手法よりも高速であることを示す。

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