Regnavskiljning är viktigt för att förbättra robustheten i utomhusseende system. Nuvarande metoder för att avlägsna regn visar begränsningar antingen för komplexa dynamiska scener som filmas från kameror som rör sig snabbt, eller under skyfall med ogenomskinliga ocklusioner. Vi föreslår en ny derain algoritm, som tillämpar superpixel (SP) segmentering för att bryta scenen i djup konsekvent enheter. Inställning av sceninnehåll görs på SP-nivå, vilket visar sig vara robust mot regnocklusion och snabb kamerarörelse. Två riktningsutspänningar, dvs. optimal temporal match tensor och sorterad rumslig-temporal match tensor, ger informativa ledtrådar för regn strimma plats och ockluderat bakgrundsinnehåll för att generera en mellanliggande dräneringsutgång. Dessa tensorer kommer därefter att förberedas som inmatningsfunktioner för ett konvolutionellt neuralt nätverk för att återställa hög frekvens detaljer till den mellanliggande produktionen för ersättning av feljustering suddig. Omfattande utvärderingar visar att upp till 5dB-återuppbyggnads-PSNR-fördel uppnås jämfört med de senaste metoderna. Visuell inspektion visar att mycket renare regn avlägsnande uppnås särskilt för mycket dynamiska scener med tung och ogenomskinlig nederbörd från en snabbrörlig kamera.
Chen och Al. REF tar bort regn strimmor genom en konvolutionella neurala nätverk (CNN) baserat på superpixel segmentering.
Robust Video Content Alignment and Compensation for Rain Removal in a CNN Framework
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}