基于引导标注的反射分离

透过玻璃表面拍摄的照片通常包含反射层与透射层近似线性的叠加。将图像分解为这些层通常是一个不适定问题，目前为了获得良好结果，需要使用额外的图像先验和用户提供的线索。当前的标注方法依赖于强稀疏性假设。对于具有显著纹理的图像，该假设通常不成立，从而使得标注过程不可行。本文表明，使用高斯混合模型块先验，正确的局部分解几乎总能作为后验的100个可能模式之一被找到。因此，用户只需要在稀疏的一组块中选择这些模式之一，分解即可随后自动完成。我们使用合成与真实反射图像展示了我们方法的性能。