Open meton-robean opened 5 years ago
deraindrop 深度学习类 1.Eigen et al. Restoring an image taken through a window covered with dirt or rain. 使用简单的三层CNN来取出图片中的dirt spots and raindrops. 只能去除小的雨滴,而且结果比较模糊。
Qian. AttentiveGAN Attentive generative adversarial network for raindrop removal from a single image. 使用了GAN,并且利用注意力机制学习到雨滴的位置信息的heatmap从而提高去雨滴效果。
pix2pix 在image-to-image translation 受欢迎,在qian的工作中也被用来学习有雨到无雨的mapping,但是直接使用效果不理想。
4.Quan et al. Deep Learning for Seeing Through Window With Raindrops ICCV2019 那篇作者认为Qian 用 gt与rain img直接作差所得的binary mask来作为监督信息太简单。 然后他用比较复杂的建模( geometric properties)来获得雨滴的Shape-driven attention map 。再加上channel-wise attetion (关注feature map通道重要性权值)然后做了个双attention的modula插在了每个resblock的中间
5.Liu Dual Residual Networks Leveraging the Potential of Paired Operations for Image Restoration 作者提出了一种通用的图像复原模块叫 Dual Residual Block (DuRB), 他有四种变体设计可以适用于五类图像复原任务(去雨线、去雨滴,去抖动,去雾等),使用将DuRB插入到encoder-decoder网络进行去雨滴达到了基线效果。
5.还有一个在YUV空间去雨滴的
早期传统方法: 利用雨滴的物理特性进行建模与定位雨滴位置,使用多帧的上下文信息来去雨滴
H. Kurihata. Rainy weather recognition from in-vehicle camera images 使用PCA从raindrop patches 中提取主特征, 识别阶段用主特征对测试patch进行模板匹配
Roser and Geiger Video-based raindrop detection for improved image registration ICCV workshops 2009 作者假设将雨滴建模成球形区域,利用这点去匹配patch中类似的区域来达到识别雨滴的位置
3.Yamashita et al. A Virtual Wiper - Restoration of Deteriorated Images by Using Multiple Cameras 融合多个摄像头所拍到的多张图片的结果来去除雨滴,需要硬件系统支持。
4.Shaodi You Adherent Raindrop Modeling, Detectionand Removal in Video 利用optic flow 和 intensity change 信息来检测雨滴,并且利用视频的前后帧信息来恢复图像。