論文の概要: Unsupervised Network for Single Image Raindrop Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03019v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 04:10:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:08:21.838115
• Title: Unsupervised Network for Single Image Raindrop Removal
• Title（参考訳）: 単一画像雨滴除去のための教師なしネットワーク
• Authors: Huijiao Wang, Shenghao Zhao, Lei Yu, Xulei Yang,
• Abstract要約: 本研究では,教師なし学習に基づく雨滴除去のためのディープニューラルネットワークを提案する。 提案モデルでは,サイクルネットワークアーキテクチャに基づく層分離を行う。 雨滴ベンチマークデータセットの実験により,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.982370044801629
• License:
• Abstract: Image quality degradation caused by raindrops is one of the most important but challenging problems that reduce the performance of vision systems. Most existing raindrop removal algorithms are based on a supervised learning method using pairwise images, which are hard to obtain in real-world applications. This study proposes a deep neural network for raindrop removal based on unsupervised learning, which only requires two unpaired image sets with and without raindrops. Our proposed model performs layer separation based on cycle network architecture, which aims to separate a rainy image into a raindrop layer, a transparency mask, and a clean background layer. The clean background layer is the target raindrop removal result, while the transparency mask indicates the spatial locations of the raindrops. In addition, the proposed model applies a feedback mechanism to benefit layer separation by refining low-level representation with high-level information. i.e., the output of the previous iteration is used as input for the next iteration, together with the input image with raindrops. As a result, raindrops could be gradually removed through this feedback manner. Extensive experiments on raindrop benchmark datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method on quantitative metrics and visual quality.
• Abstract（参考訳）: 雨滴による画質劣化は、視覚システムの性能を低下させる最も重要かつ困難な問題の1つである。 既存の雨滴除去アルゴリズムの多くは、ペア画像を用いた教師あり学習法に基づいており、現実のアプリケーションでは入手が困難である。 本研究では,教師なし学習に基づく雨滴除去のための深層ニューラルネットワークを提案する。 提案モデルでは,降雨画像を雨滴層,透過マスク,クリーン背景層に分離することを目的として,サイクルネットワークアーキテクチャに基づく層分離を行う。 クリーン背景層は目標雨滴除去結果であり、透明マスクは雨滴の空間的位置を示す。 さらに,提案モデルでは,低レベル表現を高レベル情報で精錬することで,層分離の恩恵を受けるためのフィードバック機構を適用している。 すなわち、前のイテレーションの出力は次のイテレーションの入力として、レインドロップの入力画像と共に使用される。 その結果、雨滴はこのフィードバックによって徐々に除去される。 雨滴ベンチマークデータセットの大規模な実験は,提案手法が定量的な測定値と視覚的品質に与える影響を実証している。

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