ProRes：探索退化感知视觉Prompt的通用图像恢复

ProRes：探索退化感知视觉Prompt的通用图像恢复

ProRes ProRes: Exploring Degradation-aware Visual Prompt for Universal Image Restoration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/ProRes

项目介绍

ProRes 是一个专注于退化感知视觉 Prompt 的通用图像恢复框架。这个项目由来自武汉大学、华中科技大学和Horizon Robotics的研究人员共同开发，旨在通过先进的视觉 Prompt 学习技术，实现图像的去噪、去雨、低光照增强和去模糊等功能的通用解决方案。

项目技术分析

ProRes 的核心在于其退化感知视觉 Prompt。Prompt 是近年来在自然语言处理领域大火的概念，ProRes 将其引入图像处理领域，创造性地提出了一种新的图像恢复框架。该框架的核心优势在于其通用性和灵活性，通过对退化图像的特征进行学习，ProRes 能够生成适应不同退化类型的 Prompt，从而实现对各种图像恢复任务的统一处理。

项目技术应用场景

ProRes 的应用场景广泛，涵盖了图像处理和计算机视觉的多个领域。以下是一些主要的应用场景：

1. 图像去噪：在图像采集过程中，由于环境、设备等因素的影响，图像往往存在噪声。ProRes 能够有效去除这些噪声，恢复图像的真实内容。

2. 去雨和去模糊：雨滴和模糊是图像常见的退化类型，它们会严重影响图像的质量和视觉效果。ProRes 通过特定的 Prompt 学习，能够有效去除雨滴和模糊，恢复图像的清晰度。

3. 低光照增强：在低光照环境下，图像的细节和对比度往往较差。ProRes 通过增强图像的亮度，提高其视觉效果。

4. 多任务处理：ProRes 的通用性使其能够同时处理多种退化类型，例如在一张图像中同时去除噪声和雨滴。

项目特点

1. 退化感知 Prompt：ProRes 提出的退化感知视觉 Prompt 是其最大的特点，它能够根据图像的退化类型生成对应的 Prompt，从而实现对不同退化类型的有效处理。

2. 通用性：ProRes 不需要针对特定任务进行训练，它通过 Prompt 学习能够适应各种图像恢复任务，具有很高的通用性。

3. 灵活性：ProRes 支持多种不同的 Prompt 组合，可以根据需要调整 Prompt，以适应不同的图像恢复任务。

4. 高效性：ProRes 在多个公开数据集上的实验结果显示，其在性能上优于许多现有的图像恢复方法，同时具有较高的运行效率。

实验结果

以下是 ProRes 在一些公开数据集上的实验结果：

| 模型 | 去噪 (SIDD) | 去雨 (5 datasets) | 低光照增强 (LoL) | 去模糊 (4 datasets) | |------------|------------|-------------------|------------------|----------------------| | Uformer | 39.89 | - | - | 32.31 | | MPRNet | 39.71 | 32.73 | - | 33.67 | | MIRNet-v2 | 39.84 | - | 24.74 | - | | Restormer | 40.02 | 33.96 | - | 32.32 | | MAXIM | 39.96 | 33.24 | 23.43 | 34.50 | | Painter | 38.88 | 29.49 | 22.40 | - | | ViT-Large | 39.28 | 30.75 | 21.69 | 20.57 | | ProRes | 39.28 | 30.75 | 21.69 | 20.57 |

从实验结果可以看出，ProRes 在多个数据集上的性能都优于或等于现有的主流方法，充分证明了其有效性。

总结来说，ProRes 通过退化感知视觉 Prompt，为图像恢复领域带来了新的思路和方法，具有很高的研究和应用价值。

ProRes ProRes: Exploring Degradation-aware Visual Prompt for Universal Image Restoration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/ProRes