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极市直播回放第133期丨如何解决恶劣天气成像问题？雨天环境下的视觉增强系列工作探索（CVPR'24）

极市平台 · 公众号 · · 2024-07-17 22:00

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本次分享我们邀请到了 南京理工大学博士研究生陈翔 ，为大家详细介绍他们在图像去雨方向上的探索工作：

图像视频作为计算机感知场景的关键，其质量在很大程度上决定了智能感知算法的鲁棒性。然而复杂环境下图像视频获取的过程容易受恶劣天气环境的影响，导致所获取的图像视频质量低、内容看不清。如何实现恶劣天气成像环境中的图像视频清晰化从而提升现有方法对图像视频内容理解的性能是解决恶劣环境下自适应感知的关键。本次分享以雨天为例，对图像去雨进展进行总结，并分析当前研究趋势和对未来研究机遇进行展望。

Bidirectional Multi-Scale Implicit Neural Representations for Image Deraining (CVPR2024)

论文地址： https://arxiv.org/abs/2404.01547

代码地址： https://github.com/cschenxiang/NeRD-Rain

Learning A Sparse Transformer Network for Effective Image Deraining (CVPR2023)

论文地址： https://arxiv.org/abs/2303.11950

代码地址： https://github.com/cschenxiang/DRSformer

Towards Unified Deep Image Deraining: A Survey and A New Benchmark

论文地址： https://arxiv.org/abs/2310.03535

代码地址： http://www.deraining.tech/

Towards Ultra-High-Definition Image Deraining: A Benchmark and An Efficient Method

论文地址： https://arxiv.org/abs/2405.17074

代码地址： https://github.com/cschenxiang/UDR-Mixer