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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Yizhen Pan (Hanyang University) Hyunchul Shin (Hanyang University)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.9 No.6
발행연도
2020.12
수록면
461 - 467 (7page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2020.9.6.461

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Single-image de-raining is extremely challenging, because rainy images may contain rain streaks with various shapes, and at differing scales and densities. In this paper, we propose a new connected multi-stream neural network for removing rain streaks. In order to better extract rain streaks under different conditions, we use three dense networks with different kernel sizes that can efficiently capture the rain information at different densities. We show that providing useful additional information helps the network to effectively learn about the rain streaks. To guide the removal of rain streaks, we utilize a high pass filter to generate a rain region feature map, which focuses on the structure of the rain streaks and ignores the background in the image. Experiments illustrate that the proposed method significantly improves the removal of rain streaks in both synthetic images and real-world images.
#De-raining #Single-image de-raining #Convolutional neural network #High pass filter

목차

Abstract
1. Introduction
2. Background
3. Proposed De-raining Method
4. Experimental Results
5. Conclusion
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Xiaopeng Zhang / 2006 / Rain removal in video by combining temporal and chromatic properties / IEEE International Conference on Multimedia and Expo 461(464):461~464 google schola Kshitiz Garg / 2007 / Vision and rain / International Journal of Computer Vision 75:3~27 google schola Wenhan Yang / 2017 / Deep joint rain detection and removal from a single image / CVPR :1357~1366 google schola Xueyang Fu / 2017 / Removing rain from single images via a deep detail network / Proc. CVPR :1715~1723 google schola Xia. Li / 2018 / Recurrent squeeze-and-excitation context aggregation net for single image deraining / ECCV :254~269 google schola

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