RainyScape: Unsupervised Rainy Scene Reconstruction using Decoupled Neural Rendering
作者: Xianqiang Lyu, Hui Liu, Junhui Hou
分类: cs.CV
发布日期: 2024-04-17
💡 一句话要点
提出RainyScape以解决多视角雨天场景重建问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 雨天场景重建 无监督学习 神经渲染 雨水预测 计算机视觉 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法在处理雨天场景时，往往无法有效区分场景细节与雨条，导致重建效果不佳。
- 论文提出的RainyScape框架通过神经渲染和雨水预测模块的结合，实现了无监督的雨天场景重建。
- 实验结果表明，RainyScape在消除雨条和渲染干净图像方面优于传统方法，取得了显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
我们提出了RainyScape，这是一个无监督框架，用于从多视角雨天图像中重建干净场景。RainyScape由两个主要模块组成：神经渲染模块和雨水预测模块，后者结合了预测网络和可学习的潜在嵌入，以捕捉场景的雨水特征。基于神经网络的光谱偏差特性，我们首先优化神经渲染管道，以获得低频场景表示。随后，我们通过提出的自适应方向敏感梯度重建损失共同优化这两个模块，鼓励网络区分场景细节和雨条，从而促进梯度向相关组件的传播。在经典神经辐射场和最近提出的3D高斯散射的广泛实验中，我们的方法在有效消除雨条和渲染干净图像方面表现出色，达到了最先进的性能。构建的高质量数据集和源代码将公开可用。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决从多视角雨天图像中重建干净场景的问题。现有方法在处理雨天图像时，常常无法有效区分场景细节与雨条，导致重建效果不理想。
核心思路：论文的核心思路是通过引入神经渲染模块和雨水预测模块，利用无监督学习的方式来重建干净场景。通过优化神经渲染管道，获取低频场景表示，并结合雨水特征的学习，提升重建效果。
技术框架：RainyScape的整体架构包括两个主要模块：神经渲染模块负责生成场景的低频表示，雨水预测模块则通过预测网络和可学习的潜在嵌入来捕捉雨水特征。两个模块通过自适应方向敏感梯度重建损失共同优化。
关键创新：本研究的关键创新在于提出了自适应方向敏感梯度重建损失，能够有效引导网络区分场景细节与雨条，促进梯度的有效传播。这一设计与现有方法的本质区别在于其无监督的特性和对雨水特征的深度学习。
关键设计：在技术细节上，论文设计了特定的损失函数以优化两个模块的协同工作，并利用神经网络的光谱偏差特性来提升低频场景表示的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，RainyScape在消除雨条和渲染干净图像方面表现优异，相较于经典神经辐射场和3D高斯散射方法，性能提升显著，达到了最先进的水平，具体性能数据将在公开数据集中提供。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、无人机图像处理和视频监控等场景，能够在雨天条件下提供更清晰的视觉信息，提升系统的可靠性和安全性。未来，该技术可能会在智能交通和环境监测等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
We propose RainyScape, an unsupervised framework for reconstructing clean scenes from a collection of multi-view rainy images. RainyScape consists of two main modules: a neural rendering module and a rain-prediction module that incorporates a predictor network and a learnable latent embedding that captures the rain characteristics of the scene. Specifically, based on the spectral bias property of neural networks, we first optimize the neural rendering pipeline to obtain a low-frequency scene representation. Subsequently, we jointly optimize the two modules, driven by the proposed adaptive direction-sensitive gradient-based reconstruction loss, which encourages the network to distinguish between scene details and rain streaks, facilitating the propagation of gradients to the relevant components. Extensive experiments on both the classic neural radiance field and the recently proposed 3D Gaussian splatting demonstrate the superiority of our method in effectively eliminating rain streaks and rendering clean images, achieving state-of-the-art performance. The constructed high-quality dataset and source code will be publicly available.