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Atmospheric Scattering Model
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HNDiff 框架整合大气物理学以实现高级图像去雾 · 已追踪 2 个来源
研究人员开发了雾霾-噪声扩散（HNDiff）模型，这是一种新颖的图像去雾扩散框架，整合了大气散射模型。该方法将扩散模型建立在物理原理之上，确保恢复效果符合雾霾形成机制。HNDiff 使用联合雾霾-噪声扩散过程，并配备了雾霾感知调度器，该调度器根据雾霾密度调整噪声水平，鼓励在重度雾霾区域生成内容，同时保留清晰区域的细节。该框架还包括 Latent HNDiff，它将清晰的潜在先验知识整合到现有的去雾网络中，以提高性能并在基准数据集上取得…
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新型去雾方法结合辐射传输方程与流匹配
研究人员开发了RTE-FM-Dehazer，一种受辐射传输方程（RTE）启发的全新图像去雾方法。该方法超越了大气散射模型（ASM）的局限性，能够处理真实世界雾霾场景中更复杂的散射和吸收现象。该方法利用了从简化的RTE推导出的扩散-吸收正则化器来指导流匹配。此外，还创建了一个名为P-HAZE的新数据集，包含50,000对逼真的雾霾/清晰图像对，该数据集使用现代视觉-语言模型来训练和评估RTE-FM-Dehazer系统。评估结果表明，该模…