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A Conventional Framework for Reflection Removal Using Single Images
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OA
AI
DOI：10.3390/jimaging12090439.png)
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摘要
En 中文
由不良照明条件或透明介质（如玻璃）的存在引起的反射通常会通过引入不希望的视觉伪影和遮蔽重要场景信息来降低图像质量。这些反射不仅降低了图像的感知质量，而且对下游计算机视觉应用的性能产生不利影响。因此，反射去除是增强图像质量和提高基于视觉的系统可靠性的关键预处理步骤。在本文中，我们提出了一种采用反射去除领域现有工作的独立组件的管道框架。所提出的方法使用包含两个阶段的分层阈值法来提取无反射的结构层。DCT和软修复在纹理层中抑制反射成分的同时保留重要图像细节。该方法在新加坡南洋理工大学ROSE实验室开发的基准数据集上进行了评估。实验结果，通过多种定量和感知质量指标进行评估，表明所提出的方法有效地抑制了反射，产生了具有较少不自然伪影的图像，并且根据无参考指标的结果，相对于研究中评估的基线方法，实现了改进的感知质量。恢复图像的竞争性视觉质量和自然外观表明所提出的框架可能是计算机视觉应用中预处理的一个有希望的候选方案。
Keyword:
two-stage thresholding
reflection removal
perceptual image quality
structure layer
texture layer
soft matting
期刊
J
IF:
3.3
论文数:
1.1K
被引数:
4.4K
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