利用吸收效应消除图像反射：一种新的单图像处理方法

本文主要探讨了如何利用吸收效应来消除单幅图像中的反射污染问题。研究者们发现，吸收效应可以被折射振幅系数图的平均值近似，并据此提出了一个新的图像形成模型以及一个两步解决方案。第一步是估计吸收效应，第二步则是使用估计的吸收效应来恢复透射图像。实验结果显示，这种方法对于去除反射伪影和恢复由吸收效应引起的图像细节具有显著效果，同时表现出优秀的整体强度恢复性能和良好的模型泛化能力。 在介绍部分，作者指出，当光线与平板玻璃表面交互时，会经历吸收、反射和透射。反射污染图像的常见形成模型由透射和反射图像的振幅系数图表示。然而，从单个反射图像恢复透射图像是一项困难的任务，因为存在未知的内容变量和折射、反射振幅系数。现有的方法通常依赖于图像内容，如梯度先验或训练数据的隐含先验。 为了解决这个问题，文章提出的方法专门考虑了吸收效应，这是在多数单图像反射去除方法中被忽视的。在多图像反射去除领域，吸收效应的研究更为广泛，但在单图像情况下则较少涉及。此外，传统的图像恢复模型通常假设玻璃足够薄，忽略吸收效应。作者的新模型则弥补了这一不足。 在方法部分，他们首先用折射振幅系数图的平均值近似吸收效应，然后重新构建图像形成模型，提出一个两步算法。第一步是通过对反射污染图像分析来估计吸收效应；第二步是将估计的吸收效应结合原始图像，恢复出无反射的透射图像。实验在四个公开数据集上进行，结果证明了这种方法的有效性和优越性。 实验结果表明，该方法不仅能够成功去除反射，还能准确地恢复因吸收效应丢失的图像细节。此外，消融研究进一步验证了方法的强大力量，特别是在整体强度恢复和模型泛化能力方面。该研究的代码已公开，可在GitHub上获取。 这篇论文提出了一种新的单图像反射消除方法，利用吸收效应来提高恢复质量和模型的泛化能力，对于单图像反射去除领域的研究具有重要意义。