UG2+ 2022 挑战赛亚军方案——用于缓解图像大气湍流的 D$^{3}$Net
计算机视觉与模式识别
2022-08-29 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
本技术报告简要介绍我们团队 “TUK-IKLAB” 为 CVPR 2022 的 挑战赛中大气湍流缓解任务提出的 DNet。基于文本图像上以提升文字识别性能、及热气球图像上用于图像增强的测试与验证结果，可以说所提方法达到了最先进性能。此外，我们还针对所提工作，与公开的去噪、去模糊及帧平均方法给出了视觉对比。所提方法在上述挑战赛测试阶段的最终排行榜上分别位列第 2 名。
引用
@article{arxiv.2208.12332,
title = {2nd Place Solutions for UG2+ Challenge 2022 -- D$^{3}$Net for Mitigating Atmospheric Turbulence from Images},
author = {Sunder Ali Khowaja and Ik Hyun Lee and Jiseok Yoon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.12332},
year = {2022}
}
备注
4 pages, 4 figures