Image hazing aims to render a hazy image from a given clean one, which could be applied to a variety of practical applications such as gaming, filming, photographic filtering, and image dehazing. To generate plausible haze, we study two less-touched but challenging problems in hazy image rendering, namely, i) how to estimate the transmission map from a single image without auxiliary information, and ii) how to adaptively learn the airlight from exemplars, i.e., unpaired real hazy images. To this end, we propose a neural rendering method for image hazing, dubbed as HazeGEN. To be specific, HazeGEN is a knowledge-driven neural network which estimates the transmission map by leveraging a new prior, i.e., there exists the structure similarity (e.g., contour and luminance) between the transmission map and the input clean image. To adaptively learn the airlight, we build a neural module based on another new prior, i.e., the rendered hazy image and the exemplar are similar in the airlight distribution. To the best of our knowledge, this could be the first attempt to deeply rendering hazy images in an unsupervised fashion. Comparing with existing haze generation methods, HazeGEN renders the hazy images in an unsupervised, learnable, and controllable manner, thus avoiding the labor-intensive efforts in paired data collection and the domain-shift issue in haze generation. Extensive experiments show the promising performance of our method comparing with some baselines in both qualitative and quantitative comparisons. The code will be released on GitHub after acceptance.


翻译:图像磨损的目的是从一个特定干净的图像中绘制一个模糊的图像,这种图像可以应用到各种实际应用中,例如游戏、拍摄、摄影过滤和图像脱色。为了产生可信的烟雾,我们研究了在烟雾成像方面两个不那么容易但具有挑战性的问题,即:一)如何用单一图像来估计传输图,而没有辅助信息;二)如何适应性地从显示器中学习空气光,即,未被淡化的真正的烟雾图像。为此,我们提出了一种以HazeGEN为代名的图像颤抖的神经化方法。具体地说,HazeGEN是一个知识驱动的神经网络,通过利用新的先前(即,即,即,如何从单一图像中估算出一个传输图,而没有附加辅助信息;二) 如何适应性地从一个演示器中学习空气光,我们根据另一个新的前期,即,即变色的无色图像和前额调的血液中前额调。在空气中,由知识驱动力测测测测测测的图像,因此,生成方法将显示最佳的生成方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
107+阅读 · 2020年8月4日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
7+阅读 · 2018年11月27日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员