面向全方位图像恢复的退化感知特征扰动
计算机视觉与模式识别
2025-05-20 v1 人工智能
摘要
全方位图像恢复旨在从各种退化类型和程度的图像中恢复清晰图像。然而，不同退化类型的显著差异为训练通用模型带来了挑战，常导致任务干扰，即由于共享参数，不同任务的梯度更新方向可能发生偏离。为解决此问题，本文受路由策略启发，提出了 DFPIR(一种 novel 全方位图像修复器)，引入退化感知特征扰动(DFP)以调整特征空间以与统一的参数空间对齐。本文中的特征扰动主要包括通道级扰动和注意力级扰动。具体而言，通道级扰动通过引导退化类型对高维空间中的通道进行洗牌实现；注意力级扰动通过注意力空间中的选择性遮蔽实现。为实现上述目标，本文提出了退化引导扰动模块(DGPB)，置于编码器-解码器架构的编码和解码阶段之间。大量实验结果表明，DFPIR 在包括图像去噪、图像去雾、图像去雨、运动模糊和低光图像增强在内的多个全方位图像恢复任务上实现了最先进的性能。我们的代码已提供：https://github.com/TxpHome/DFPIR。
引用
@article{arxiv.2505.12630,
title = {Degradation-Aware Feature Perturbation for All-in-One Image Restoration},
author = {Xiangpeng Tian and Xiangyu Liao and Xiao Liu and Meng Li and Chao Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.12630},
year = {2025}
}
备注
Accepted to CVPR 2025. 8 pages, 7 figures