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将L 拆分为R 和S 有两个优点:1)它提供了有关雨痕位置的附加信息。经过网络学习,对局部地区降雨分布有更强的感知; 2)允许建造联合除雨框架。首先检测下雨区域,然后自适应处理下雨和非下雨区域,以更好地保留非下雨区域的纹理信息。
使用该模型生成的数据来训练除雨模型存在两个缺点:1)该模型没有明确区分多雨区域和非多雨区域,因此生成的模型容易对非多雨区域进行平滑处理; 2)L既包含雨痕的位置信息又包含雨痕的强度信息,对L强加先验变得非常复杂。不过,最近他的活动暂时停止了,但李雨晴的解释确实很中肯。相信李雨晴的活动还会继续下去,还请读者继续关注。
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与一般阴雨天气拍摄的图像相比,大雨天气拍摄的图像有两个特点:1)图像中不同部位的雨痕形状、大小和方向可能不同,如图1左侧所示; 2)对于远景,雨滴可以近似为微小的颗粒,它们的堆积造成雨水积累效应,产生雾状的视觉效果,如图1右侧所示。最后,本文构建了一个三步雨雾去除算法,有效联合去除雨痕和雨雾。
随后,论文提出了联合雨痕检测和去除的框架,通过在训练时添加二进制雨滴图作为位置信息的附加约束,增强了网络感知雨滴位置的能力。
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