DURRNet：深度展开单图像反射去除网络
图像与视频处理
2022-03-15 v1
摘要
单图像反射去除问题旨在将一幅受反射污染的图像分解为透射图像与反射图像。这是一个典型的盲源分离问题，且高度不适定。本文提出一种称为深度展开单图像反射去除网络(DURRNet)的新颖深度架构，尝试融合基于模型与基于学习范式的最佳特性，从而得出更具可解释性的深度架构。具体而言，我们首先提出一种基于变换排他先验的模型优化方法，然后设计一种对各子问题具有简单闭式解的迭代算法。借助深度展开技术，我们以 ProxNets 构建 DURRNet 来建模自然图像先验，并以由可逆网络构造的 ProxInvNets 施加排他先验。在常用数据集上的综合实验结果表明，所提 DURRNet 在视觉与定量上均达到 SOTA 结果。
引用
@article{arxiv.2203.06306,
title = {DURRNet: Deep Unfolded Single Image Reflection Removal Network},
author = {Jun-Jie Huang and Tianrui Liu and Zhixiong Yang and Shaojing Fu and Wentao Zhao and Pier Luigi Dragotti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.06306},
year = {2022}
}