論文の概要: Latent Degradation Representation Constraint for Single Image Deraining
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04780v2
- Date: Tue, 26 Dec 2023 06:32:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-28 01:33:17.998285
- Title: Latent Degradation Representation Constraint for Single Image Deraining
- Title（参考訳）: 単一画像参照に対する潜在劣化表現制約
- Authors: Yuhong He, Long Peng, Lu Wang, Jun Cheng
- Abstract要約: 本稿では,DAEncoder(Direction-Aware),UNet Deraining Network,MSIBlockで構成されるLDRCNetを提案する。
合成および実データを用いた実験結果から,本手法が新たな最先端性能を実現することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.414207526373959
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since rain streaks show a variety of shapes and directions, learning the
degradation representation is extremely challenging for single image deraining.
Existing methods are mainly targeted at designing complicated modules to
implicitly learn latent degradation representation from coupled rainy images.
This way, it is hard to decouple the content-independent degradation
representation due to the lack of explicit constraint, resulting in over- or
under-enhancement problems. To tackle this issue, we propose a novel Latent
Degradation Representation Constraint Network (LDRCNet) that consists of
Direction-Aware Encoder (DAEncoder), UNet Deraining Network, and Multi-Scale
Interaction Block (MSIBlock). Specifically, the DAEncoder is proposed to
adaptively extract latent degradation representation by using the deformable
convolutions to exploit the direction consistency of rain streaks. Next, a
constraint loss is introduced to explicitly constraint the degradation
representation learning during training. Last, we propose an MSIBlock to fuse
with the learned degradation representation and decoder features of the
deraining network for adaptive information interaction, which enables the
deraining network to remove various complicated rainy patterns and reconstruct
image details. Experimental results on synthetic and real datasets demonstrate
that our method achieves new state-of-the-art performance.
- Abstract（参考訳）: 雨片は様々な形状や方向を示すため、劣化表現の学習は単一の画像参照において極めて困難である。
既存の手法は主に複雑なモジュールの設計を目的としており、雨画像から潜在劣化表現を暗黙的に学習している。
このように、明示的な制約の欠如により、コンテンツ非依存の劣化表現を分離することは困難であり、結果として過度あるいは過小評価の問題が発生する。
そこで本稿では,DAEncoder(Direction-Aware Encoder),UNet Deraining Network(UNet Deraining Network),Multi-Scale Interaction Block(MSIBlock)からなるLDRCNet(Latent Degradation Representation Constraint Network)を提案する。
具体的には, 変形可能な畳み込みを用いて降雨の方向の整合性を利用して, 遅延劣化表現を適応的に抽出するDAEncoderを提案する。
次に、トレーニング中の劣化表現学習を明示的に制約するために制約損失を導入する。
最後に,情報伝達を適応的に行うために,情報伝達ネットワークの学習した劣化表現とデコーダ特徴を融合させるmsiブロックを提案する。
合成および実データを用いた実験結果から,本手法が新たな最先端性能を実現することを示す。
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