ECCV 2020 论文大盘点-图像增强与图像恢复篇

技术讨论 shijie ⋅ 于 1个月前 ⋅ 422 阅读
来源:我爱计算机视觉


本文盘点 ECCV 2020 中所有底层图像处理方向相关论文,包含:图像增强,图像恢复,去摩尔纹、去噪和质量评价论文,总计 29 篇,去摩尔纹 2 篇,去噪 10 篇,图像增强 7 篇,图像恢复 9 篇,质量评价 1 篇。

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去摩尔纹 Demoireing

去摩尔纹,图像恢复

FHDe²Net: Full High Definition Demoireing Network

作者 | Bin He, Ce Wang, Boxin Shi, Ling-Yu Duan

单位 | 北大;鹏城实验室

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123670715.pdf

备注 | ECCV 2020

提出 FHDe2Net 框架,以解决实际应用场景中高分辨率图像摩尔纹问题,并提供一个完整的高清晰度屏幕捕获的摩尔纹图像数据集,用于对该任务进行基准测试。验证得出 FHDe2Net 优于现有方法。

Wavelet-Based Dual-Branch Network for Image Demoiréing

作者 | Lin Liu, Jianzhuang Liu, Shanxin Yuan, Gregory Slabaugh, Ales Leonardis, Wengang Zhou, Qi Tian

单位 | 中国科学技术大学;华为诺亚方舟实验室;华为云

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.07173

备注 | ECCV 2020

本文提出一种新型的基于小波的双分支网络(WDNet)来消除摩尔纹。与RGB域相比,在小波域工作可以还原更多的细节,在去除摩尔纹图案方面更有效。WDNet的密集分支和扩张分支分别负责近距离和远距离信息的获取。

WDNet 在 deraining 和 deraindrop 任务中也取得很好效果,另外还建立了一个新的城市场景数据集,其中包含了chalenging 类型 的摩尔模式,该数据集将被公开。

作者表示未来的工作包括将WDNet应用于其他视觉任务,如去噪和去马赛克。


去噪 Denoising

Unpaired Learning of Deep Image Denoising

作者 | Xiaohe Wu, Ming Liu, Yue Cao, Dongwei Ren, Wangmeng Zuo

单位 | 哈尔滨工业大学;天津大学;鹏城实验室

论文 | https://arxiv.org/abs/2008.13711

代码 | https://github.com/XHWXD/DBSN

备注 | ECCV 2020 Spotlight

Practical Deep Raw Image Denoising on Mobile Devices

作者 | Yuzhi Wang, Haibin Huang, Qin Xu, Jiaming Liu, Yiqun Liu, Jue Wang

单位 | 清华大学;旷视科技

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123510001.pdf

备注 | ECCV 2020 Spotlight

Reconstructing the Noise Variance Manifold for Image Denoising

作者 | Ioannis Marras, Grigorios G. Chrysos, Ioannis Alexiou, Gregory Slabaugh, Stefanos Zafeiriou

单位 | 华为诺亚方舟实验室;帝国理工学院

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123540596.pdf

备注 | ECCV 2020

Burst Denoising via Temporally Shifted Wavelet Transforms

作者 | Xuejian Rong, Denis Demandolx, Kevin Matzen, Priyam Chatterjee, Yingli Tian

单位 | Facebook;纽约市立大学

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123580239.pdf

备注 | ECCV 2020

Stochastic Frequency Masking to Improve Super-Resolution and Denoising Networks

作者 | Majed El Helou, Ruofan Zhou, Sabine Süsstrunk

单位 | 洛桑联邦理工学院

论文 | https://arxiv.org/abs/2003.07119

代码 | https://github.com/majedelhelou/SFM

备注 | ECCV 2020

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Learning Graph-Convolutional Representations for Point Cloud Denoising

作者 | Francesca Pistilli, Giulia Fracastoro, Diego Valsesia, Enrico Magli

单位 | 都灵理工大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.02578

代码 | https://github.com/diegovalsesia/GPDNet

备注 | ECCV 2020

Spatial Hierarchy Aware Residual Pyramid Network for Time-of-Flight Depth Denoising

作者 | Guanting Dong, Yueyi Zhang, Zhiwei Xiong

单位 | 中国科学技术大学

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123690035.pdf

代码 | https://github.com/ashesknight/tof-mpi-remove

备注 | ECCV 2020

所提出方法在合成和现实数据集上都显著优于最先进的ToF深度去噪方法


Burst denoising

A Decoupled Learning Scheme for Real-world Burst Denoising from Raw Images

作者 | Zhetong Liang, Shi Guo, Hong Gu, Huaqi Zhang, Lei Zhang

单位 | 香港理工大学;阿里达摩院;vivo

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123700154.pdf

备注 | ECCV 2020

Robust and On-the-fly Dataset Denoising for Image Classification

作者 | Jiaming Song, Lunjia Hu, Michael Auli, Yann Dauphin, Tengyu Ma

单位 | 斯坦福大学;FAIR;谷歌

论文 | https://arxiv.org/abs/2003.10647

备注 | ECCV 2020

Spatial-Adaptive Network for Single Image Denoising

作者 | Meng Chang, Qi Li, Huajun Feng, Zhihai Xu

单位 | 浙江大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2001.10291

代码 | https://github.com/JimmyChame/SADNet

备注 | ECCV 2020


图像恢复 image restoration

Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulation

作者 | Xingang Pan, Xiaohang Zhan, Bo Dai, Dahua Lin, Chen Change Loy, Ping Luo

单位 | 港中文;南洋理工大学;香港大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2003.13659

代码 | https://github.com/XingangPan/deep-generative-prior

备注 | ECCV 2020 oral

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Blind Face Restoration via Deep Multi-scale Component Dictionaries

作者 | Xiaoming Li, Chaofeng Chen, Shangchen Zhou, Xianhui Lin, Wangmeng Zuo, Lei Zhang

单位 | 哈尔滨工业大学;香港大学;南洋理工大学;阿里达摩院;鹏城实验室;香港理工大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2008.00418

代码 | https://github.com/csxmli2016/DFDNet

备注 | ECCV 2020


图像恢复,图像质量评估

PIPAL: a Large-Scale Image Quality Assessment Dataset for Perceptual Image Restoration

PIPAL:一个用于感知图像恢复的大规模图像质量评估数据集

作者 | Jinjin Gu, Haoming Cai, Haoyu Chen, Xiaoxing Ye, Jimmy Ren, Chao Dong

单位 | 港中文;中科院;商汤等

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.12142

备注 | ECCV 2020

构建了一个新型的IQA数据集:PIPAL,建立了IQA方法和IR算法的基准。验证表明现有的IQA方法在评估感知红外算法,特别是基于GAN的算法时面临挑战,通过引入 Anti-aliasing Pooling layers(抗锯齿池化层)改进IQA网络,并证明其有效性。

Stacking Networks Dynamically for Image Restoration Based on the Plug-and-Play Framework

作者 | Haixin Wang, Tianhao Zhang, Muzhi Yu, Jinan Sun, Wei Ye, Chen Wang , Shikun Zhang

单位 | 北大;北京科技大学

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123580443.pdf

备注 | ECCV 2020

LIRA: Lifelong Image Restoration from Unknown Blended Distortions

作者 | Jianzhao Liu, Jianxin Lin, Xin Li, Wei Zhou, Sen Liu, Zhibo Chen

单位 | 中国科学技术大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2008.08242

备注 | ECCV 2020

Interactive Multi-Dimension Modulation with Dynamic Controllable Residual Learning for Image Restoration

作者 | Jingwen He, Chao Dong, Yu Qiao

单位 | 中科院等

论文 | https://arxiv.org/abs/1912.05293

代码 | https://github.com/hejingwenhejingwen/CResMD

备注 | ECCV 2020

Multi-Dimension Modulation for Image Restoration _腾讯视频​v.qq.com图标

Microscopy Image Restoration with Deep Wiener-Kolmogorov Filters

作者 | Valeriya Pronina, Filippos Kokkinos, Dmitry V. Dylov, Stamatios Lefkimmiatis

单位 | Skolkovo科学技术研究所;伦敦大学学院;Q.bio Inc

论文 | https://arxiv.org/abs/1911.1098

备注 | ECCV 2020

研究人员将深度学习应用于图像修复算法的优化,在Wiener滤波器中集成了可学习的正则器。

Fully Trainable and Interpretable Non-Local Sparse Models for Image Restoration

作者 | Bruno Lecouat, Jean Ponce, Julien Mairal

单位 | 巴黎文理研究大学;

论文 | https://arxiv.org/abs/1912.02456

代码 | https://github.com/bruno-31/groupsc

备注 | ECCV 2020

Non-local self-similarity(非局部自相似性)和 sparsity(稀疏性)原则已被证明是自然图像建模的强大先决条件。

作者提出一个新型可微的联合稀疏模型,利用以上两个原则,得到一个通用的图像恢复框架,并具有以下特点:

1、trainable end to end

2、fully interpretable

3、much more compact than competing deep learning architectures

应用于去噪、jpeg解压和去马赛克,并表明,在参数只有100K的情况下,在几个标准基准上的性能与最先进的方法相当或更好,而最先进的方法可能有一个数量级或更多的参数。

Learning Disentangled Feature Representation for Hybrid-distorted Image Restoration

作者 | Xin Li, Xin Jin, Jianxin Lin, Tao Yu, Sen Liu, Yaojun Wu, Wei Zhou, Zhibo Chen

单位 | 中国科学技术大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.11430

备注 | ECCV 2020

作者通过 FDM实现 channel-wise 特征解离,减少了 hybrid-distorted(混合降质)之间的干扰,达到了hybrid-distorted(混合降质)图像修复的最佳性能。


图像与视频增强

Learning Enriched Features for Real Image Restoration and Enhancement

作者 | Syed Waqas Zamir, Aditya Arora, Salman Khan, Munawar Hayat, Fahad Shahbaz Khan, Ming-Hsuan Yang, Ling Shao

单位 | IIAI;穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学;加州大学默塞德分校;谷歌

论文 | https://arxiv.org/abs/2003.06792

代码 | https://github.com/swz30/MIRNet

备注 | ECCV 2020

所提出方法的核心是一个多尺度残差块,包含几个关键要素:

(a) 用于提取多尺度特征的并行多分辨率卷积流,

(b) 多分辨率流之间的信息交换,

(c) 用于捕捉上下文信息的空间和通道注意力机制,

(d) 基于注意力的多尺度特征聚合。

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一种针对视觉识别(分类、分割、识别)任务的底层图像增强方案

URIE: Universal Image Enhancement for Visual Recognition in the Wild

作者 | Taeyoung Son, Juwon Kang, Namyup Kim, Sunghyun Cho, Suha Kwak

单位 | POSTECH;GSAI

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.08979

代码 | https://github.com/taeyoungson/urie

备注 | ECCV 2020

URIE图像增强可作为视觉识别的前置任务,改进识别精度。

低照度图像增强

Low Light Video Enhancement using Synthetic Data Produced with an Intermediate Domain Mapping

作者 | Danai Triantafyllidou, Sean Moran, Steven McDonagh, Sarah Parisot, Gregory Slabaugh

单位 | 华为诺亚方舟实验室

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.09187

代码 | https://github.com/sjmoran/SIDGAN

备注 | ECCV 2020

介绍了Seeing In the Dark GAN(SIDGAN),一种数据综合方法,解决了RAW-to-RGB学习模型时遇到的训练数据瓶颈问题。

Low Light Video Enhancement _腾讯视频​v.qq.com图标


视频感知质量增强

Multi-level Wavelet-based Generative Adversarial Network for Perceptual Quality Enhancement of Compressed Video

作者 | Jianyi Wang, Xin Deng, Mai Xu, Congyong Chen, Yuhang Song

单位 | 北航;牛津大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2008.00499

代码 | https://github.com/IceClear/MW-GAN

备注 | ECCV 2020

Compressed video (QP=42)

Ours

Early Exit Or Not: Resource-Efficient Blind Quality Enhancement for Compressed Images作者 | Qunliang Xing, Mai Xu, Tianyi Li, Zhenyu Guan

单位 | 北航

论文 | https://arxiv.org/abs/2006.16581

代码 | https://github.com/RyanXingQL/RBQE

备注 | ECCV 2020

证明 easy/hard 样本在质量增强中存在,并作为所提出方法的理论基础,提出 RBQE 方法,采用简而有效的动态 DNN 架构,处理 "easy to hard "的范式进行盲目质量增强。开发一个 Tchebichef moments-based IQAM,用于动态DNN结构中的 early-exit。

Global and Local Enhancement Networks for Paired and Unpaired Image Enhancement

作者 | Han-Ul Kim, Young Jun Koh, Chang-Su Kim

单位 | 韩国高丽大学;韩国忠南大学

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123700341.pdf

备注 | ECCV 2020

提出用于 paired 和 unpaired 图像增强的GEN和LEN。提出针对 unpaired 图像增强的两阶段训练方案。所提出的方法在MIT-Adobe 5K数据集上表现出优异的性能。

PieNet: Personalized Image Enhancement Network

作者 | Han-Ul Kim, Young Jun Koh, Chang-Su Kim

单位 | 韩国高丽大学;韩国忠南大学

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123750375.pdf

代码 | https://github.com/hukim1124/PieNet

备注 | ECCV 2020

开发PieNet来解决图像增强中的 personalization 问题,在MIT-Adobe 5K上具有显著的通用图像增强性能,PieNet卓越的泛化性,只需选择10~20张喜欢的图片,就能实现新用户的个性化。

图像质量评价

GIQA: Generated Image Quality Assessment

作者 | Shuyang Gu, Jianmin Bao, Dong Chen, Fang Wen

单位 | 中国科学技术大学;微软

论文 | https://arxiv.org/abs/2003.08932

代码 | https://github.com/cientgu/GIQA

作者称是第一个提出生成图像质量评估(GIQA)的课题,从两个角度提出了三种新颖的方法。所提出方法具有通用性,可用于很多应用,如分别评估生成模型的质量和多样性,通过OHEM改进生成模型的结果。发布了LGIQA数据集,用于评价不同的GIQA方法。

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