論文の概要: Single Image Deraining via Rain-Steaks Aware Deep Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07808v2
• Date: Tue, 20 Sep 2022 13:17:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 14:38:52.161167
• Title: Single Image Deraining via Rain-Steaks Aware Deep Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワークによる単一画像のレーダ化
• Authors: Chaobing Zheng, Yuwen Li, Shiqian Wu
• Abstract要約: 雨天画像から高周波情報を抽出するために、改良された重み付きガイド画像フィルタ(iWGIF)を提案する。 高周波情報は主にレインステーキとノイズを含み、レインステーキが深い畳み込みニューラルネットワーク(RSADCNN)を認識してレインステーキに注意を払うように誘導することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.866000078306815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is challenging to remove rain-steaks from a single rainy image because the rain steaks are spatially varying in the rainy image. This problem is studied in this paper by combining conventional image processing techniques and deep learning based techniques. An improved weighted guided image filter (iWGIF) is proposed to extract high frequency information from a rainy image. The high frequency information mainly includes rain steaks and noise, and it can guide the rain steaks aware deep convolutional neural network (RSADCNN) to pay more attention to rain steaks. The efficiency and explain-ability of RSADNN are improved. Experiments show that the proposed algorithm significantly outperforms state-of-the-art methods on both synthetic and real-world images in terms of both qualitative and quantitative measures. It is useful for autonomous navigation in raining conditions.
• Abstract（参考訳）: 雨天ステーキは雨天像に空間的に変化するため、雨天像から雨天像を除去することは困難である。 本稿では,従来の画像処理技術と深層学習技術を組み合わせることで,この問題を考察する。 雨画像から高周波情報を抽出するため,改良した重み付き誘導画像フィルタ(iwgif)を提案する。 高周波情報は主にレインステーキとノイズを含み、レインステーキが深い畳み込みニューラルネットワーク(RSADCNN)を認識してレインステーキに注意を払うように誘導することができる。 RSADNNの効率性と説明性が改善された。 実験により,提案手法は,合成画像と実世界画像の両方において,質的および定量的尺度の両方において,最先端の手法を大幅に上回ることがわかった。 降雨時の自律航行に有用である。

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