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User Assisted Separation of Reflections from a Single Image Using a Sparsity Prior

计算机科学 光学(聚焦) 人工智能 图像(数学) 叠加原理 高斯分布 计算机视觉 模式识别(心理学) 数学 量子力学 光学 物理 数学分析
作者
Anat Levin,Yair Weiss
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [IEEE Computer Society]
卷期号:29 (9): 1647-1654 被引量:365
标识
DOI:10.1109/tpami.2007.1106
摘要

When we take a picture through transparent glass, the image we obtain is often a linear superposition of two images: The image of the scene beyond the glass plus the image of the scene reflected by the glass. Decomposing the single input image into two images is a massively ill-posed problem: In the absence of additional knowledge about the scene being viewed, there are an infinite number of valid decompositions. In this paper, we focus on an easier problem: user assisted separation in which the user interactively labels a small number of gradients as belonging to one of the layers. Even given labels on part of the gradients, the problem is still ill-posed and additional prior knowledge is needed. Following recent results on the statistics of natural images, we use a sparsity prior over derivative filters. This sparsity prior is optimized using the iterative reweighted least squares (IRLS) approach. Our results show that using a prior derived from the statistics of natural images gives a far superior performance compared to a Gaussian prior and it enables good separations from a modest number of labeled gradients.
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