基于可解释金字塔网络的单幅超高清图像去雾
计算机视觉与模式识别
2022-02-18 v1
摘要
目前，大多数单幅图像去雾模型无法在单个GPU着色器上实时处理超高清（UHD）图像。为解决该问题，我们引入泰勒定理的无穷逼近原理与拉普拉斯金字塔模式，构建了一个能够实时处理4K含雾图像的模型。该金字塔网络的N个分支网络对应于泰勒定理中的N个约束项。低阶多项式重建图像的低频信息（如颜色、光照）；高阶多项式回归图像的高频信息（如纹理）。此外，我们提出了一种基于Tucker重建的正则化项，作用于金字塔模型的每个分支网络，进一步约束特征空间中异常信号的生成。大量实验结果表明，我们的方法不仅能在单个GPU上以80FPS实时处理4K含雾图像，而且具有无可比拟的可解释性。所提方法在两个基准数据集（O/I-HAZE）和我们更新的4KID数据集上取得了最先进的（SOTA）性能，同时为后续优化方案提供了可靠基础。
引用
@article{arxiv.2202.08589,
title = {Single UHD Image Dehazing via Interpretable Pyramid Network},
author = {Boxue Xiao and Zhuoran Zheng and Xiang Chen and Chen Lv and Yunliang Zhuang and Tao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.08589},
year = {2022}
}