双解纠缠图像去噪网络

雾雨雪通用

将图像分解为内容因子与天气因子，通过抑制两者互信息实现跨雾、雨、雪条件的鲁棒去噪，并支持可解释的天气风格操控。

梁韵基 · Jiayuan, Fan · Xiaolong, Zheng · Wang, Yutong · Luwen, Huangfu · Vedant, Ghavate · 於志文

IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 2023

技术优势

多天气通用

统一框架在雾、雨、雪三种天气条件下均能有效去噪，无需为每种天气单独设计模型。

可解释

模型能够捕捉天气因子的可解释变化，并将其与内容因子分离，便于理解去噪行为。

应用场景

• 自动驾驶视觉：作为预处理模块，恢复雾雨雪天气的清晰图像，保障感知系统稳定。
• 智能驾驶感知：提升恶劣天气下感知算法输入质量，减少误检漏检。
• 视频监控：增强雾天、雨夜监控画面的可辨识度，辅助事后取证。
• 恶劣天气图像增强：提供可解释的天气因子分解，支持可控的图像增强与风格迁移。