DerainNeRF：带粘附水滴去除的三维场景估计
计算机视觉与模式识别
2024-04-01 v1
摘要
在雨雪天气条件下透过玻璃拍摄图像时，所得图像通常包含粘附在玻璃表面的水滴，这些水滴会显著降低图像质量和许多计算机视觉算法的性能。为了解决这些局限性，我们提出了一种方法，从被水滴退化的多视图图像中隐式重建清晰的3D场景。我们的方法利用注意力网络预测水滴的位置，然后训练神经辐射场（NeRF）隐式恢复3D场景。通过利用NeRF强大的场景表示能力，我们的方法可以渲染高质量的去水滴新视角图像。在合成和真实数据集上的大量实验结果表明，我们的方法能够生成清晰的3D场景，并且优于现有的最先进（SOTA）图像粘附水滴去除方法。
引用
@article{arxiv.2403.20013,
title = {DerainNeRF: 3D Scene Estimation with Adhesive Waterdrop Removal},
author = {Yunhao Li and Jing Wu and Lingzhe Zhao and Peidong Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.20013},
year = {2024}
}