Desembaralhamento de imagens usando rede neural de retropropagação

Neste artigo, propomos uma nova abordagem baseada em aprendizado para desembaralhamento de uma única imagem. A abordagem proposta é principalmente inspirada pela observação de que a cor dos objetos desbota gradualmente com o aumento da profundidade da cena. Consideramos os valores RGB dos pixels dentro da imagem como a característica importante e usamos a rede neural de retropropagação para explorar a ligação interna entre cor e profundidade a partir das amostras de treinamento, que consistem em imagens embaçadas e seu correspondente mapa de profundidade verdadeiro. Com a rede neural treinada, podemos facilmente restaurar as informações de profundidade, assim como a radiação da cena a partir da imagem embaçada. Resultados experimentais mostram que a abordagem proposta é capaz de produzir uma imagem de alta qualidade livre de neblina a partir da única imagem embaçada e atender aos requisitos de tempo real.