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CVPR | 从空间到频率:FSDA带来的图像复原新范式,即插即用

ai缝合大王  · 公众号  · AI媒体 科技自媒体  · 2025-10-09 17:21
    

主要观点总结

该论文介绍了一种半监督夜间去雾基线模型(SFSNiD),针对真实夜间场景提出首个半监督夜间去雾方法。设计了一个空间–频率信息交互模块(SFII),同时处理雾、光晕与噪声的局部性、耦合性与频率不一致性。提出伪标签再训练策略与局部亮度约束损失,既能抑制雾光与噪声,又保持夜间图像亮度真实感。在多尺度结构上联合几何域与频率域损失,兼顾空间细节恢复与频谱一致性。在合成与真实数据上的表现均显著优于现有SOTA夜间去雾算法。

关键观点总结

关键观点1: 主要贡献

提出了一种半监督夜间去雾基线模型(SFSNiD),面向真实夜间场景;设计了空间–频率信息交互模块(SFII),同时处理雾、光晕与噪声的局部性、耦合性与频率不一致性。

关键观点2: 技术细节

提出了伪标签再训练策略与局部亮度约束损失,以抑制雾光与噪声,并保持夜间图像亮度真实感;在多尺度结构上联合几何域与频率域损失,兼顾空间细节恢复与频谱一致性。

关键观点3: 创新点

在合成与真实数据上的表现均显著优于现有SOTA夜间去雾算法;提出了一种可插拔的频域增强模块FSDA,能在夜间去雾、去噪、去光晕等场景中动态调节不同频段特征。


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