UAV-Rain1k: A Benchmark for Raindrop Removal from UAV Aerial Imagery

要約

UAV のレンズに雨滴が付着すると、背景の視界が妨げられ、画質が低下する可能性があります。
最近の画像デレインメント手法とデータセットの進歩にも関わらず、ドローン飛行中のさまざまな角度や急速な動きによってもたらされる特有の課題のため、UAV 航空画像からの雨滴の除去には焦点が当てられていません。
この研究のギャップを埋めるために、まず、UAV-Rain1k と呼ばれる、UAV 画像から雨滴を除去するための新しいベンチマーク データセットを構築します。
このレターでは、Blender を使用した雨滴形状のモデリング、さまざまな UAV 角度からの背景画像の収集、雨マスクのランダム サンプリングなどを含むデータセット生成パイプラインを提供します。提案されたベンチマークに基づいて、既存の代表的なベンチマークの包括的な評価をさらに提示します。
画像脱レインアルゴリズムを開発し、探求する価値のある将来の研究機会を明らかにします。
提案されたデータセットは、https://github.com/cschenxiang/UAV-Rain1k で公開される予定です。

要約(オリジナル)

Raindrops adhering to the lens of UAVs can obstruct visibility of the background scene and degrade image quality. Despite recent progress in image deraining methods and datasets, there is a lack of focus on raindrop removal from UAV aerial imagery due to the unique challenges posed by varying angles and rapid movement during drone flight. To fill the gap in this research, we first construct a new benchmark dataset for removing raindrops from UAV images, called UAV-Rain1k. In this letter, we provide a dataset generation pipeline, which includes modeling raindrop shapes using Blender, collecting background images from various UAV angles, random sampling of rain masks and etc. Based on the proposed benchmark, we further present a comprehensive evaluation of existing representative image deraining algorithms, and reveal future research opportunities worth exploring. The proposed dataset will be publicly available at https://github.com/cschenxiang/UAV-Rain1k.

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