生成式除烟
计算机视觉与模式识别
2019-12-05 v2
摘要
在微创手术中，组织解剖工具的使用会产生烟雾，不可避免地降低图像质量。这可能降低手术视野对医生的可见性，并为手术导航系统中所用计算机视觉算法引入误差。本文提出一种利用有监督图像到图像翻译的计算除烟新方法。我们表明，直接套用现有生成算法虽可除烟但会降低图像质量并引入合成噪声(网格结构)。因此，我们提出通过修改 GAN 架构并向损失函数添加感知图像质量度量来解决该问题。所得结果表明，所提方法能有效除烟并保持感知上充分的图像质量。
引用
@article{arxiv.1902.00311,
title = {Generative Smoke Removal},
author = {Oleksii Sidorov and Congcong Wang and Faouzi Alaya Cheikh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.00311},
year = {2019}
}
备注
Presented at NeurIPS Workshop and published in Proceedings of Machine Learning Research