論文の概要: UAV-Rain1k: A Benchmark for Raindrop Removal from UAV Aerial Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05773v1
- Date: Thu, 8 Feb 2024 16:00:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-09 14:30:11.036850
- Title: UAV-Rain1k: A Benchmark for Raindrop Removal from UAV Aerial Imagery
- Title(参考訳): UAV-Rain1k:UAV航空画像からの雨滴除去ベンチマーク
- Authors: Wenhui Chang, Hongming Chen, Xin He, Xiang Chen, Liangduo Shen
- Abstract要約: UAVのレンズに付着した雨滴は、背景の視認性を阻害し、画質を低下させる。
まず,UAV画像から雨滴を除去するUAV-Rain1kというベンチマークデータセットを構築した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.3559639593356
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Raindrops adhering to the lens of UAVs can obstruct visibility of the
background scene and degrade image quality. Despite recent progress in image
deraining methods and datasets, there is a lack of focus on raindrop removal
from UAV aerial imagery due to the unique challenges posed by varying angles
and rapid movement during drone flight. To fill the gap in this research, we
first construct a new benchmark dataset for removing raindrops from UAV images,
called UAV-Rain1k. In this letter, we provide a dataset generation pipeline,
which includes modeling raindrop shapes using Blender, collecting background
images from various UAV angles, random sampling of rain masks and etc. Based on
the proposed benchmark, we further present a comprehensive evaluation of
existing representative image deraining algorithms, and reveal future research
opportunities worth exploring. The proposed dataset will be publicly available
at https://github.com/cschenxiang/UAV-Rain1k.
- Abstract(参考訳): UAVのレンズに付着した雨滴は背景の視認性を阻害し、画質を低下させる。
画像デヴァイニング手法やデータセットの最近の進歩にもかかわらず、ドローン飛行中に様々な角度や急速移動によって生じる固有の課題により、UAVの空中画像からの雨滴除去に焦点が当てられていない。
この研究のギャップを埋めるために、UAV-Rain1kと呼ばれるUAV画像から雨滴を除去する新しいベンチマークデータセットを構築した。
このレターでは,ブレンダを用いた雨滴形状のモデル化,さまざまなuavアングルからの背景画像の収集,雨面のランダムサンプリングなどを含むデータセット生成パイプラインを提供する。
提案するベンチマークに基づいて,既存の代表画像デクリニングアルゴリズムの総合的な評価を行い,今後の探索研究の機会を明らかにする。
提案されたデータセットはhttps://github.com/cschenxiang/UAV-Rain1kで公開される。
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