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计算机科学 > 计算机视觉与模式识别

arXiv:2309.08838v1 (cs)
[提交于 2023年9月16日 ]

标题: AOSR-Net:全功能沙尘去除网络

标题: AOSR-Net: All-in-One Sandstorm Removal Network

Authors:Yazhong Si, Xulong Zhang, Fan Yang, Jianzong Wang, Ning Cheng, Jing Xiao
摘要: 大多数现有的沙尘暴图像增强方法基于传统理论和先验知识,这往往限制了它们在现实场景中的适用性。 此外,这些方法通常采用先进行颜色校正再去除灰尘的策略,这使得算法结构过于复杂。 为了解决这个问题,我们引入了一个新的图像恢复模型,名为一体化沙尘去除网络(AOSR-Net)。 该模型是基于重新构建的沙尘暴散射模型开发的,通过集成中间参数直接建立图像映射关系。 这种集成方案有效解决了沙尘图像增强领域中过度增强和泛化能力弱的问题。 在合成和真实世界沙尘暴图像上的实验结果证明了所提出的AOSR-Net优于最先进的(SOTA)算法。
摘要: Most existing sandstorm image enhancement methods are based on traditional theory and prior knowledge, which often restrict their applicability in real-world scenarios. In addition, these approaches often adopt a strategy of color correction followed by dust removal, which makes the algorithm structure too complex. To solve the issue, we introduce a novel image restoration model, named all-in-one sandstorm removal network (AOSR-Net). This model is developed based on a re-formulated sandstorm scattering model, which directly establishes the image mapping relationship by integrating intermediate parameters. Such integration scheme effectively addresses the problems of over-enhancement and weak generalization in the field of sand dust image enhancement. Experimental results on synthetic and real-world sandstorm images demonstrate the superiority of the proposed AOSR-Net over state-of-the-art (SOTA) algorithms.
评论: 被第35届IEEE人工智能工具国际会议(ICTAI 2023)接受。
主题: 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 图像与视频处理 (eess.IV)
引用方式: arXiv:2309.08838 [cs.CV]
  (或者 arXiv:2309.08838v1 [cs.CV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.08838
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Xulong Zhang [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2023 年 9 月 16 日 02:11:24 UTC (1,523 KB)
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