去模糊(Deblurring) 去模糊方法的训练使用的合成数据并不能真实模拟图像模糊。为了解决这个问题,该文提出了一种包含两种GAN模型的新方法,即学习模糊的GAN(BGAN)和学习去模糊的GAN(DBGAN)。第一个模型BGAN学习如何使用未配对的清晰和模糊图像集对清晰图像进行模糊处理,然后指导第二个模型DBGAN学习如何正确对此类图像进行...
暗通道先验去雾法是一种户外去雾图像的统计方法,它主要基于一个关键的观察——室外无雾图像中的大多数局部斑块包含一些像素,这些像素的强度起码有一个颜色通道处于低状态。使用这种基于雾度成像模型的先验方法,我们可以直接估计图像的雾霾厚度,借此将图像恢复至高质量的无雾状态。各种模糊图像的去雾结果证明了论文所提出...
CVPR 2022 已经放榜,本次一共有2067篇论文被接收,接收论文数量相比去年增长了24%。在CVPR2022正式会议召开前,为了让大家更快地获取和学习到计算机视觉前沿技术,极市对CVPR022 最新论文进行追踪,包括分研究方向的论文、代码汇总以及论文技术直播分享。 官网链接:http://CVPR2022.thecvf.com 会议时间:2021年6月19日-...
本次工作中,收集了一个真实世界的视频去雾数据集,其中包含一对真实的有雾和相应的无雾视频。是首个用于监督学习的真实世界视频去雾数据集。并进行了大量的主观和客观的实验,证明了该数据集中收集的有雾场景比合成数据集的场景更真实,为训练和评估真实世界的视频去雾算法提供了宝贵的基准。即所提出的 Confidence Gu...
基于对比学习的紧凑图像去雾方法 本文提出了一种基于对比学习的新颖对比正则化(CR)技术,以利用模糊图像和清晰图像的信息分别作为负样本和正样本。CR确保在表示空间中将还原后的图像拉到更接近清晰图像,并推到远离朦胧图像的位置。 此外,考虑到性能和内存存储之间的权衡,开发了一个基于类自动编码器(AE)框架的紧凑型除...
视频去模糊 ARVo: Learning All-Range Volumetric Correspondence for Video Deblurring 图像去雾 Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing 基于对⽐学习的紧凑图像去雾⽅法 本⽂提出了⼀种基于对⽐学习的新颖对⽐正则化（CR）技术，以利⽤模糊图像和清晰图像的信息分别作为负样本和正样本。CR...
CVPR 2020 论文大盘点-图像质量评价篇 去雨去雾去模糊篇、图像增强与图像恢复篇、图像修复Inpainting篇之后,继续盘点CVPR 2020 中底层图像处理技术中非常重要的一块:图像质量评价(Image Quality Assessment)。 示例如下图: 上面左图为原图,中间为经过JPEG2000压缩后的图,右图为高斯模糊后的图,从清晰度来讲,肯定第...
在这两种设计的支持下,Uformer具有捕获本地和全局依赖关系上有着出色的能力,可用于图像恢复。为了评估文中的方法,作者在几个图像恢复任务上进行了大量的实验,包括图像去噪、运动去模糊、离焦去模糊和去模糊。在没有花里胡哨的情况下,Uformer能够达到甚至超过SOTA。
据统计，从 2020 年到 2023 年，CVPR 每年的投稿数量以约 1000 篇的速度飞速增长。到了 2024 年，...
论文分类汇总:https://bbs.cvmart.net/articles/4267 2000~2021年历届CVPR最佳论文代码,解读等汇总:http://bbs.cvmart.net/topics/665/CVPR-Best-Paper 目录 11. CVPR2024论文解读汇总 10. CVPR2023最新信息及论文下载 9. CVPR2022最新信息及论文下载 ...