[转摘]图像复原(图片去噪与去模糊)-低级图像处理/视觉任务

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了[转摘]图像复原(图片去噪与去模糊)-低级图像处理/视觉任务相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


[转摘自知乎]链接:https://www.zhihu.com/question/272305330/answer/366831382

去除雨滴,去雾,去除噪声,去尘土和去模糊等都是这一类的,图像复原(低级图像处理/视觉任务)。

采用生成对抗网络和感知损失进行这类研究,也已经很多很多。

以下是一些工作,但是未必采用GAN去做。

1、Density-aware Single Image De-raining using a Multi-stream Dense Network CVPR2018

有感知/特征损失,[paper]、[testing code]

密度感知多路密集网络DID-MDN,联合完成雨点密度估计和雨点去除。

                                                                                 图 一

效果非常好,速度也是非常快,应该是目前最好的模型。算法中的预训练,然后联合训练,估计是很tricky的。

2、Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from a Single Image CVPR2018

[paper]

                                                                                        图 二

该模型基于pix2pix,增加了attention-recurrent network,效果上比eigen2013的论文(第一个使用DL解决该问题的工作)好,也比pix2pix好。

但是给论文没有和其他算法比。

3、Densely Connected Pyramid Dehazing Network CVPR2018

去雾,有感知损失,[paper]、[code]

                                                                                         图 三

使用黄色网络估计transmission,利用蓝色网络估计atmospheric light,然后利用公司,计算得到去雾图像。

论文中总损失有4个子损失,训练非常tricky。。。

4、Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Image CVPR2017

[paper]、[code]

比1差。

5、Image De-raining Using a Conditional Generative Adversarial Network 2017

类似pix2pix,[paper]、[code]

1中作者的以前工作,类似pix2pix。

6、Clearing the Skies: A Deep Network Architecture for Single-Image Rain Removal TIP2017

[paper]

7、Removing rain from single images via a deep detail network CVPR2017

[paper]

8、Rain Streak Removal Using Layer Priors CVPR2016

[paper]

Single Image Rain Streak Decomposition Using Layer Priors TIP2017

[paper]

9、Perceptual Adversarial Networks for Image-to-Image Transformation 2017

类似pix2pix,有感知损失,[paper]

 

                                                                                    图 四

 

 小结:

以上工作的可迁移性包括:去除眼镜

去除栅栏

 

 

 

 

以上是关于[转摘]图像复原(图片去噪与去模糊)-低级图像处理/视觉任务的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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