TPAMI 2024 | Flare7K++：混合合成与真实数据集用于夜间眩光去除及其它应用

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Flare7K++: Mixing Synthetic and Real Datasets for Nighttime Flare Removal and Beyond 题目：Flare7K++：混合合成与真实数据集用于夜间眩光去除及其它应用 作者：Yuekun Dai; Chongyi Li; Shangchen Zhou; Ruicheng Feng; Yihang Luo; Chen Change Loy 摘要 夜间拍摄的图像常常会受到强烈镜头耀斑的影响，这不仅降低了图像的视觉质量，还影响了视觉算法的性能。现有的去除耀斑方法主要集中在去除白天的耀斑，在夜间情况下则常常失败。夜间去除耀斑的挑战在于人造光源独特的亮度和光谱，以及耀斑的多样化模式和图像退化。夜间耀斑去除数据集的缺乏限制了这一关键任务的研究。在本文中，我们介绍了Flare7K++，这是第一个全面的夜间耀斑去除数据集，包括962张真实捕获的耀斑图像（Flare-R）和7000个合成耀斑（Flare7K）。与Flare7K相比，Flare7K++在消除光源周围的复杂退化方面特别有效，这是仅使 ………………………………