إعادة تشكيل الصورة الشاملة للتشويه غير المعروف

في هذه الورقة، ندرس مشكلة صعبة في استرجاع الصور، وهي كيفية تطوير طريقة شاملة (All-in-one) قادرة على استرجاع الصور من أنواع متعددة ومختلفة من التلف المجهول ومستوياته. ولتحقيق هذا الهدف، نقترح شبكة استرجاع صور شاملة تُسمى AirNet، والتي تتكون من وحدتين عصبيتين، وهما: مشفر التدهور القائم على التباين (CBDE) وشبكة استرجاع التدهور الموجه (DGRN). تتميّز AirNet بمزايا رئيسية متعددة. أولاً، إنها حل شامل يُمكنه استرجاع صور مُتدهورة مختلفة ضمن شبكة واحدة. ثانيًا، تتمتع AirNet بحرّية من افتراضات نوع التلف ومستواه، حيث تعتمد فقط على الصورة المُتدهورة المُلاحظة لإجراء الاستنتاج. تتيح هاتان الميزتان لـ AirNet أن تتمتع بمرونة أفضل واقتصادية أعلى في السياقات الواقعية، حيث يكون من الصعب معرفة الافتراضات المتعلقة بالتلف، وتتغير مستويات التدهور بمرور الزمن والمكان. تُظهر النتائج التجريبية الواسعة أن الطريقة المقترحة تتفوّق على 17 من أساليب استرجاع الصور التقليدية على أربع مجموعات بيانات صعبة. يمكن الوصول إلى الكود عبر الرابط: https://github.com/XLearning-SCU/2022-CVPR-AirNet.