NTIRE 2020图像退化挑战：方法和结果

Shanxin Yuan、Radu Timofte、Ales Leonardis、Gregory Slabaugh; IEEE/CVF会议计算机视觉和模式识别（CVPR）研讨会论文集，2020年，第460-461页

摘要

本文回顾了与CVPR 2020联合举办的图像恢复与增强新趋势（NTIRE）研讨会的图像退化挑战。去除龟纹是一项困难的任务，要从图像中去除龟纹图案，以显示底层干净的图像。挑战分为两个轨道。第一轨针对的是单幅图像的消隐问题，该问题旨在从单幅图像中去除云纹图案。第2轨重点关注突发去光问题，其中提供了一组同一场景的降级莫尔图像作为输入，目标是生成一个单一的去光图像作为输出。根据保真度对这些方法进行排序，使用地面真实清晰图像和参与者方法生成的恢复图像之间的峰值信噪比（PSNR）进行测量。这些轨道分别有142名和99名注册参与者，在最后测试阶段共提交了14份和6份。这些条目涵盖了当前最先进的图像和突发图像演示问题。

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@会议记录{Yuan_2020_CVPR_Workshops，
作者＝{Yuan，Shanxin和Timofte，Radu和Leonardis，Ales和Slabaugh，Gregory}，
title={NTIRE 2020图像去马赛克挑战：方法和结果}，
booktitle={IEEE/CVF计算机视觉和模式识别（CVPR）研讨会会议记录}，
月={6月}，
年份={2020年}
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