論文の概要: Decoupling Degradation and Content Processing for Adverse Weather Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05006v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 12:26:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 15:13:15.228172
• Title: Decoupling Degradation and Content Processing for Adverse Weather Image Restoration
• Title（参考訳）: 逆気象画像復元のためのデカップリング劣化とコンテンツ処理
• Authors: Xi Wang, Xueyang Fu, Peng-Tao Jiang, Jie Huang, Mi Zhou, Bo Li, Zheng-Jun Zha
• Abstract要約: 逆の気象画像復元は、雨、干し草、雪などの様々な気象の影響を受ける人々から、鮮明なイメージを復元する試みである。 従来の手法では、1つのネットワーク内で複数の気象タイプを処理できるが、これら2つのプロセス間の決定的な区別を無視し、復元された画像の品質を制限している。 本研究は,DDCNetと呼ばれる新しい悪天候画像復元手法を導入し,チャネル統計に基づく特徴レベルの劣化除去とコンテンツ復元を分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.59228846484415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Adverse weather image restoration strives to recover clear images from those affected by various weather types, such as rain, haze, and snow. Each weather type calls for a tailored degradation removal approach due to its unique impact on images. Conversely, content reconstruction can employ a uniform approach, as the underlying image content remains consistent. Although previous techniques can handle multiple weather types within a single network, they neglect the crucial distinction between these two processes, limiting the quality of restored images. This work introduces a novel adverse weather image restoration method, called DDCNet, which decouples the degradation removal and content reconstruction process at the feature level based on their channel statistics. Specifically, we exploit the unique advantages of the Fourier transform in both these two processes: (1) the degradation information is mainly located in the amplitude component of the Fourier domain, and (2) the Fourier domain contains global information. The former facilitates channel-dependent degradation removal operation, allowing the network to tailor responses to various adverse weather types; the latter, by integrating Fourier's global properties into channel-independent content features, enhances network capacity for consistent global content reconstruction. We further augment the degradation removal process with a degradation mapping loss function. Extensive experiments demonstrate our method achieves state-of-the-art performance in multiple adverse weather removal benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 逆の気象画像復元は、雨、干し草、雪などの様々な気象タイプの影響を受けやすいイメージを復元する試みである。 それぞれの気象タイプは、画像に特有の影響を与えるため、調整された劣化除去アプローチを要求する。 逆に、コンテンツ再構成は、基盤となる画像内容が一貫しているため、一様アプローチを用いることができる。 従来の手法では、1つのネットワーク内で複数の気象タイプを処理できるが、これら2つのプロセス間の決定的な区別を無視し、復元された画像の品質を制限する。 本研究は,ddcnetと呼ばれる新たな悪天候画像復元手法を導入し,そのチャネル統計に基づいて,劣化除去過程とコンテンツ復元過程を特徴レベルで分離する。 具体的には、この2つの過程においてフーリエ変換の独特な利点を生かし、(1)分解情報はフーリエ領域の振幅成分に主に含まれ、(2)フーリエ領域はグローバル情報を含んでいる。 前者は,チャネル依存の劣化除去作業を促進し,ネットワークが各種の悪天候に対する応答を調整できるようにする。後者は,Fourierのグローバルプロパティをチャネル非依存のコンテンツ特徴に統合することにより,一貫したグローバルコンテンツ再構成のためのネットワーク容量を向上する。 劣化マッピング損失関数により劣化除去処理をさらに強化する。 複数の悪天候除去ベンチマークにおいて,本手法による最先端性能の実証実験を行った。

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