論文の概要: Flare7K: A Phenomenological Nighttime Flare Removal Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06570v1
- Date: Wed, 12 Oct 2022 20:17:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 16:08:54.794729
- Title: Flare7K: A Phenomenological Nighttime Flare Removal Dataset
- Title(参考訳): Flare7K: 現象学的夜間フレア除去データセット
- Authors: Yuekun Dai, Chongyi Li, Shangchen Zhou, Ruicheng Feng, Chen Change Loy
- Abstract要約: 最初の夜間フレア除去データセットであるFrare7Kを紹介する。
25種類の散乱フレアと10種類の反射フレアからなる、5,000個の散乱と2,000個の反射フレア画像を提供する。
ペア化されたデータにより、現実世界で撮影されたフレア崩壊画像の復元を効果的に行うことができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 83.38205781536578
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial lights commonly leave strong lens flare artifacts on images
captured at night. Nighttime flare not only affects the visual quality but also
degrades the performance of vision algorithms. Existing flare removal methods
mainly focus on removing daytime flares and fail in nighttime. Nighttime flare
removal is challenging because of the unique luminance and spectrum of
artificial lights and the diverse patterns and image degradation of the flares
captured at night. The scarcity of nighttime flare removal datasets limits the
research on this crucial task. In this paper, we introduce, Flare7K, the first
nighttime flare removal dataset, which is generated based on the observation
and statistics of real-world nighttime lens flares. It offers 5,000 scattering
and 2,000 reflective flare images, consisting of 25 types of scattering flares
and 10 types of reflective flares. The 7,000 flare patterns can be randomly
added to flare-free images, forming the flare-corrupted and flare-free image
pairs. With the paired data, we can train deep models to restore
flare-corrupted images taken in the real world effectively. Apart from abundant
flare patterns, we also provide rich annotations, including the labeling of
light source, glare with shimmer, reflective flare, and streak, which are
commonly absent from existing datasets. Hence, our dataset can facilitate new
work in nighttime flare removal and more fine-grained analysis of flare
patterns. Extensive experiments show that our dataset adds diversity to
existing flare datasets and pushes the frontier of nighttime flare removal.
- Abstract(参考訳): 人工光は通常、夜間に撮影された画像に強いレンズフレアアーティファクトを残す。
夜間フレアは視覚品質に影響を与えるだけでなく、視覚アルゴリズムの性能も低下させる。
既存のフレア除去法は主に昼間のフレア除去と夜間の故障に焦点を当てている。
夜間のフレア除去は、人工光の独特な輝度とスペクトル、夜間に撮影されたフレアの多様なパターンと画像劣化のために困難である。
夜間のフレア除去データセットの不足は、この重要な課題の研究を制限する。
本稿では,実世界の夜間レンズフレアの観測と統計に基づいて生成された,初めての夜間フレア除去データセットであるflare7kを紹介する。
25種類の散乱フレアと10種類の反射フレアからなる5000個の散乱フレアと2,000枚の反射フレア画像を提供する。
7000個のフレアパターンは、フレアのない画像にランダムに付加することができ、フレア腐食とフレアのない画像ペアを形成する。
ペア化されたデータにより、現実世界で撮影されたフレア崩壊画像の復元を効果的に行うことができる。
豊富なフレアパターンは別として、光源のラベル付け、シマー付きグレア、反射フレア、ストレークなど、既存のデータセットにはないリッチなアノテーションも提供しています。
したがって、我々のデータセットは、夜間のフレア除去およびフレアパターンのよりきめ細かい分析において、新しい作業を促進することができる。
大規模な実験により、我々のデータセットは既存のフレアデータセットに多様性を付加し、夜間フレア除去のフロンティアを押し上げます。
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