Краткое содержание

arXiv:2511.12419v1 Тип объявления: новый Аннотация: Чистые изображения критически важны для визуальных задач, таких как обнаружение мелких объектов, особенно при высоком разрешении. Однако реальные изображения часто ухудшаются из-за неблагоприятных погодных условий, а методы восстановления погоды могут жертвовать высокочастотными деталями, важными для анализа небольших объектов. Естественным решением является применение сверхразрешения (SR) после удаления атмосферных помех для одновременного восстановления четкости и тонких структур. Тем не менее простое каскадное соединение методов восстановления и сверхразрешения сталкивается с внутренними противоречиями: удаление стремится устранить высокочастотные погодные шумы, тогда как сверхразрешение направлено на восстановление высокочастотной текстуры из существующих деталей, что приводит к несогласованности восстановленного содержимого. В данной работе мы рассматриваем удаление дождя в качестве примера и предлагаем модель DHGM — диффузионную модель, управляемую высокочастотными компонентами (Diffusion-based High-frequency Guided Model), предназначенную для получения чистых изображений высокого разрешения. Модель DHGM интегрирует предварительно обученные диффузионные априорные знания с высокочастотными фильтрами для одновременного устранения дождевых артефактов и улучшения...