論文の概要: Harmonizing Light and Darkness: A Symphony of Prior-guided Data Synthesis and Adaptive Focus for Nighttime Flare Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00313v1
• Date: Sat, 30 Mar 2024 10:37:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 04:20:25.961209
• Title: Harmonizing Light and Darkness: A Symphony of Prior-guided Data Synthesis and Adaptive Focus for Nighttime Flare Removal
• Title（参考訳）: 光と暗さの調和: 事前誘導データ合成と夜間フレア除去のための適応焦点のシンフォニー
• Authors: Lishen Qu, Shihao Zhou, Jinshan Pan, Jinglei Shi, Duosheng Chen, Jufeng Yang,
• Abstract要約: インセンス光源は、夜間に撮影画像にフレアを発生させることが多く、視覚的品質を劣化させ、下流の用途に悪影響を及ぼす。 効果的なフレア除去ネットワークをトレーニングするためには、信頼できるデータセットが不可欠である。 フレアの明るさが照明法則に合致するマルチフレア画像を含むフレア7K*という先行誘導型データセットを合成する。 クリーンな背景領域を適応的にマスキングし,フレアに強く影響された領域にフォーカスするモデルを支援するためのプラグイン・アンド・プレイ適応型フォーカス・モジュール (AFM) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.35766203309201
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intense light sources often produce flares in captured images at night, which deteriorates the visual quality and negatively affects downstream applications. In order to train an effective flare removal network, a reliable dataset is essential. The mainstream flare removal datasets are semi-synthetic to reduce human labour, but these datasets do not cover typical scenarios involving multiple scattering flares. To tackle this issue, we synthesize a prior-guided dataset named Flare7K*, which contains multi-flare images where the brightness of flares adheres to the laws of illumination. Besides, flares tend to occupy localized regions of the image but existing networks perform flare removal on the entire image and sometimes modify clean areas incorrectly. Therefore, we propose a plug-and-play Adaptive Focus Module (AFM) that can adaptively mask the clean background areas and assist models in focusing on the regions severely affected by flares. Extensive experiments demonstrate that our data synthesis method can better simulate real-world scenes and several models equipped with AFM achieve state-of-the-art performance on the real-world test dataset.
• Abstract（参考訳）: インセンス光源は、夜間に撮影画像にフレアを発生させることが多く、視覚的品質を劣化させ、下流の用途に悪影響を及ぼす。 効果的なフレア除去ネットワークをトレーニングするためには、信頼できるデータセットが不可欠である。 主流のフレア除去データセットは、人間の労力を減らすために半合成であるが、これらのデータセットは複数の散乱フレアを含む典型的なシナリオをカバーしていない。 この問題に対処するために、フレアの明るさが照明法則に従属するマルチフレア画像を含むFrare7K*という先行誘導データセットを合成する。 さらに、フレアは画像の局所的な領域を占有する傾向にあるが、既存のネットワークは画像全体に対してフレア除去を行い、時にクリーンな領域を誤って修正する。 そこで本稿では, クリーンな背景領域を適応的に隠蔽し, フレアの影響を受けやすい領域にフォーカスするモデルを支援するための, プラグイン・アンド・プレイ適応型フォーカスモジュール(AFM)を提案する。 大規模な実験により,我々のデータ合成手法は実世界のシーンをより良くシミュレートできることが示された。

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