論文の概要: PolarFree: Polarization-based Reflection-free Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18055v1
• Date: Sun, 23 Mar 2025 12:53:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:36:33.013925
• Title: PolarFree: Polarization-based Reflection-free Imaging
• Title（参考訳）: PolarFree: 偏光をベースとしたリフレクションフリーイメージング
• Authors: Mingde Yao, Menglu Wang, King-Man Tam, Lingen Li, Tianfan Xue, Jinwei Gu,
• Abstract要約: PolaRGBは、RGB画像の偏光に基づく反射除去のための大規模なデータセットである。 PolarFreeは正確な反射除去のための反射のないキューを生成する。 実験により、PolarFreeは難解な反射シナリオにおいて画像の明瞭さを著しく向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.565093128664206
• License:
• Abstract: Reflection removal is challenging due to complex light interactions, where reflections obscure important details and hinder scene understanding. Polarization naturally provides a powerful cue to distinguish between reflected and transmitted light, enabling more accurate reflection removal. However, existing methods often rely on small-scale or synthetic datasets, which fail to capture the diversity and complexity of real-world scenarios. To this end, we construct a large-scale dataset, PolaRGB, for Polarization-based reflection removal of RGB images, which enables us to train models that generalize effectively across a wide range of real-world scenarios. The PolaRGB dataset contains 6,500 well-aligned mixed-transmission image pairs, 8x larger than existing polarization datasets, and is the first to include both RGB and polarization images captured across diverse indoor and outdoor environments with varying lighting conditions. Besides, to fully exploit the potential of polarization cues for reflection removal, we introduce PolarFree, which leverages diffusion process to generate reflection-free cues for accurate reflection removal. Extensive experiments show that PolarFree significantly enhances image clarity in challenging reflective scenarios, setting a new benchmark for polarized imaging and reflection removal. Code and dataset are available at https://github.com/mdyao/PolarFree.
• Abstract（参考訳）: 反射除去は複雑な光相互作用のために困難であり、反射は重要な詳細を曖昧にし、シーンの理解を妨げる。 偏光は自然に反射光と透過光を区別する強力な手がかりを与え、より正確な反射除去を可能にする。 しかし、既存の手法は、しばしば小規模または合成データセットに依存しており、現実のシナリオの多様性と複雑さを捉えることができない。 この目的のために,RGB画像の偏光に基づくリフレクション除去のための大規模データセットPolaRGBを構築した。 PolaRGBデータセットは、既存の偏光データセットより8倍大きい6,500個の整列した混合透過画像ペアを含み、様々な照明条件の屋内および屋外環境においてRGBと偏光画像の両方をキャプチャした最初のものである。 また, 反射除去のための偏光キューの可能性をフル活用するために, 拡散過程を利用した反射除去のための偏光キューを生成するPolarFreeを導入する。 大規模な実験により、PolarFreeは反射シナリオの挑戦において画像の明瞭さを著しく向上させ、偏光イメージングと反射除去のための新しいベンチマークを設定した。 コードとデータセットはhttps://github.com/mdyao/PolarFreeで入手できる。

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