基于自监督强化学习的图像去雨
计算机视觉与模式识别
2024-03-28 v1 图像与视频处理
摘要
户外捕获的图像质量常受天气影响。雨水是干扰视觉的因素之一，会阻碍观察者及依赖这些图像的计算机视觉应用的视野。本工作旨在通过自监督强化学习 (RL) 进行图像去雨 (SRL-Derain)，去除雨条纹以恢复雨图像。我们通过字典学习从输入雨图像中定位雨条纹像素，并使用逐像素 RL 智能体采取多次图像修复动作以逐步去除雨水。据我们所知，这是首次将自监督 RL 应用于图像去雨的工作。在几个基准图像去雨数据集上的实验结果表明，所提出的 SRL-Derain 优于当前最先进的少样本和自监督去雨及去噪方法。
引用
@article{arxiv.2403.18270,
title = {Image Deraining via Self-supervised Reinforcement Learning},
author = {He-Hao Liao and Yan-Tsung Peng and Wen-Tao Chu and Ping-Chun Hsieh and Chung-Chi Tsai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.18270},
year = {2024}
}