論文の概要: Flare7K++: Mixing Synthetic and Real Datasets for Nighttime Flare Removal and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04236v2
• Date: Thu, 8 Jun 2023 02:41:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 10:32:48.985377
• Title: Flare7K++: Mixing Synthetic and Real Datasets for Nighttime Flare Removal and Beyond
• Title（参考訳）: Flare7K++: 夜間フレア除去のための合成と実際のデータセットの混合
• Authors: Yuekun Dai, Chongyi Li, Shangchen Zhou, Ruicheng Feng, Yihang Luo, Chen Change Loy
• Abstract要約: 962個の実撮影フレア画像(Flare-R)と7000個の合成フレア画像(Flare7K)からなる夜間フレア除去データセットを初めて導入する。 Flare7Kと比較して、Frare7K++は、合成フレアのみを使用することで、光源周辺の複雑な劣化を取り除くのに特に効果的である。 この問題に対処するために、Frare7K++で光源のアノテーションを付加し、レンズフレアを除去しながら光源を保存するための新しいエンドツーエンドパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.72043833102191
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial lights commonly leave strong lens flare artifacts on the images captured at night, degrading both the visual quality and performance of vision algorithms. Existing flare removal approaches mainly focus on removing daytime flares and fail in nighttime cases. Nighttime flare removal is challenging due to the unique luminance and spectrum of artificial lights, as well as the diverse patterns and image degradation of the flares. The scarcity of the nighttime flare removal dataset constraints the research on this crucial task. In this paper, we introduce Flare7K++, the first comprehensive nighttime flare removal dataset, consisting of 962 real-captured flare images (Flare-R) and 7,000 synthetic flares (Flare7K). Compared to Flare7K, Flare7K++ is particularly effective in eliminating complicated degradation around the light source, which is intractable by using synthetic flares alone. Besides, the previous flare removal pipeline relies on the manual threshold and blur kernel settings to extract light sources, which may fail when the light sources are tiny or not overexposed. To address this issue, we additionally provide the annotations of light sources in Flare7K++ and propose a new end-to-end pipeline to preserve the light source while removing lens flares. Our dataset and pipeline offer a valuable foundation and benchmark for future investigations into nighttime flare removal studies. Extensive experiments demonstrate that Flare7K++ supplements the diversity of existing flare datasets and pushes the frontier of nighttime flare removal towards real-world scenarios.
• 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し、視覚アルゴリズムの視覚品質と性能の両方を劣化させる。 既存のフレア除去アプローチは主に昼間のフレアを除去することと夜間のケースで失敗することに焦点を当てている。 夜間のフレア除去は、人工光の独特の輝度とスペクトル、および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約している。 本稿では,夜行性フレア除去データセットであるflare7k++について紹介する。flare-rと7,000個の合成フレア(flare7k)からなる962のリアルタイムフレア除去データセットである。 Flare7Kと比較して、Frare7K++は、合成フレアのみを使用することで、光源周辺の複雑な劣化を取り除くのに特に効果的である。 さらに、以前のフレア除去パイプラインは手動のしきい値とぼかしのカーネル設定に依存して光源を抽出する。 この問題に対処するため、私たちはさらにflare7k++の光源のアノテーションを提供し、レンズフレアを取り除きながら光源を保存するための新しいエンドツーエンドパイプラインを提案します。 我々のデータセットとパイプラインは、将来の夜間フレア除去研究のための貴重な基礎とベンチマークを提供する。 広範な実験により、flare7k++が既存のフレアデータセットの多様性を補完し、夜間フレア除去のフロンティアを現実のシナリオへと押し上げることが示されている。

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