基于线性模型去除雨纹

从单幅图像中去除雨纹在当今户外视觉系统中持续受到关注。本文提出一种高效的去雨纹方法。首先，需要尽可能精确地获知雨像素的位置图，为此我们利用雨纹的两个特征实现了相对准确的雨纹检测。我们方法的关键组成部分是用一个线性模型表示每个被检测雨像素的强度：$p=\alpha s + \beta$，其中 $p$ 是雨像素的观测强度，$s$ 代表背景（即受雨影响前）的强度。为求解每个被检测雨像素的 $\alpha$ 和 $\beta$，我们聚焦于以该像素为中心的窗口，并通过考虑窗口内所有被检测的雨像素构造一个 $L_2$ 范数代价函数，其中每个被检测雨像素对应的去雨强度由若干邻近非雨像素估计。通过最小化该代价函数，我们确定 $\alpha$ 和 $\beta$，从而构建最终的去雨像素强度。与若干最先进（state-of-the-art）工作相比，我们所提方法能更高效地从单幅彩色图像中去除雨纹——它不仅提供了更好的视觉质量，而且速度提升了数倍至一个数量级。