迈向真实眩光去除：一套综合流水线与一个新基准
计算机视觉与模式识别
2023-06-29 v1
摘要
在低照度场景下拍摄时，复杂光源的存在常使图像留下强烈的眩光伪影，其中强度、光谱、反射与像差共同导致了图像退化。除图像质量外，它还会影响下游视觉应用的性能。因此，去除镜头眩光与鬼影是一个挑战性问题，尤其在低光环境中。然而，现有的眩光去除方法主要受制于模拟不充分与真实世界采集的局限，其中散射眩光的类别单一且反射鬼影不可得。因此，一个综合的退化过程对构建眩光去除数据集至关重要。基于理论分析与真实世界评估，我们提出了一种成熟的方法来生成具有眩光退化的数据对。该过程综合全面，实现了散射眩光的相似性与反射鬼影的对称效应。此外，我们还构建了一个实拍流水线，分别处理散射与反射眩光效应，旨在直接为端到端方法生成数据。实验结果表明，所提方法为现有眩光数据集增添了多样性，并构建了眩光数据对的综合映射过程。我们的方法助力数据驱动模型在眩光图像中实现更好的复原，并基于实拍提出了更好的评估体系，从而推动了真实眩光去除领域的进展。
引用
@article{arxiv.2306.15884,
title = {Toward Real Flare Removal: A Comprehensive Pipeline and A New Benchmark},
author = {Zheyan Jin and Shiqi Chen and Huajun Feng and Zhihai Xu and Yueting Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.15884},
year = {2023}
}