17、雨和雪去除技术：从视频到单图像的创新解决方案

雨和雪去除技术：从视频到单图像的创新解决方案

在许多计算机视觉应用中，雨和雪的存在会严重影响图像和视频的质量，干扰后续的分析和处理。为了解决这一问题，研究人员提出了多种雨和雪去除方法。下面我们将详细介绍这些方法及其性能。

基于矩阵分解的视频去雪和去雨

为了评估所提出模型的性能，研究人员采用了各种包含光照变化、相机运动、移动物体等情况的雨和雪视频序列。

在动态雨景实验中，场景里有多个不同速度和方向的移动物体。对于快速移动的物体，如汽车，某些方法和我们提出的方法能够较好地处理，但其他方法会严重破坏移动物体的边缘。而且，部分方法无法清晰地去除背景中的雪花，而我们的模型通过对背景进行低秩表示，几乎可以去除所有雪花。同时，我们设计了一个组稀疏模型来过滤移动物体内的雨条纹，避免了恢复帧中移动物体的变形和伪影。

在处理智能手机透过窗户拍摄的大雨场景时，去除所有雨条纹是一项挑战。由于雨太大，所有方法都会使背景模糊，但我们的方法使用31帧来重建场景背景并检测移动物体，几乎可以去除所有雨条纹。相比之下，Kim等人的方法使用5帧进行低秩矩阵补全来去除雨，但大雨限制了其性能。

对于合成雨视频，通过平均PSNR值进行定量比较，结果显示我们的方法在PSNR值方面表现最佳，因为它能够去除所有雨条纹。而其他一些方法由于过滤算法不当，在合成大雨场景中的表现不佳。Kim的方法虽然能获得较高的PSNR值，但无法去除所有雨条纹。

我们将雨条纹分为稀疏和密集两类，并在矩阵分解框架中分别对它们进行建模。这种划分使我们的模型在处理大雨时比其他方法更有效。为了避免因雨条纹误导而难以检测和过滤移动物体，以及不当过滤算法导致移动物体变形和伪影的问题，我们首先使用MRF显式检测移动