We develop a new physical model for the rain effect and show that the well-known atmosphere scattering model (ASM) for the haze effect naturally emerges as its homogeneous continuous limit. Via depth-aware fusion of multi-layer rain streaks according to the camera imaging mechanism, the new model can better capture the sophisticated non-deterministic degradation patterns commonly seen in real rainy images. We also propose a Densely Scale-Connected Attentive Network (DSCAN) that is suitable for both deraining and dehazing tasks. Our design alleviates the bottleneck issue existent in conventional multi-scale networks and enables more effective information exchange and aggregation. Extensive experimental results demonstrate that the proposed DSCAN is able to deliver superior derained/dehazed results on both synthetic and real images as compared to the state-of-the-art. Moreover, it is shown that for our DSCAN, the synthetic dataset built using the new physical model yields better generalization performance on real images in comparison with the existing datasets based on over-simplified models.


翻译:我们为雨水效应开发了新的物理模型,并表明众所周知的烟雾效应大气散射模型自然会作为同质连续限制出现。根据摄像成像机制,新模型可以更好地捕捉到在真正的雨景图像中常见的复杂的非决定性退化模式。我们还提议建立一个适合脱排和脱色任务的高度缩放同步加速网络(DSCAN)。我们的设计缓解了传统多尺度网络中存在的瓶颈问题,使信息交流和汇总更加有效。广泛的实验结果表明,拟议的DSCAN能够提供与最先进的模型相比,在合成图像和真实图像上都具有较高的脱光/干洗结果。此外,我们还表明,对于我们的DSCAN,使用新的物理模型构建的合成数据集能比以过于简单化模型为基础的现有数据集产生更好的对真实图像的概括性表现。

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