
Unser NightHaze-Verfahren bringt den MAE-ähnlichen Rahmen zur Verbesserung von Nachtaufnahmen und zeigt, dass eine strenge Augmentierung während des Trainings robuste Priors liefert, die gegen reale Nebeleffekte in Nachtaufnahmen resistent sind.


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Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: NightHaze - Entnebelung von Nachtaufnahmen durch selbstständiges Lernen von Priors


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Ein semi-überwachtes Modell für die Entnebelung von Nachtaufnahmen, das räumliche und frequenzbasierte Informationen sowie eine realistische Helligkeitseinschränkung nutzt, um Dunst, Glühen und Rauschen in Nachtszenen effektiv zu behandeln.


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Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Ein semi-überwachter Ansatz für die Entnebelung von Nachtaufnahmen mit räumlich-frequenzbasierter und realistischer Helligkeitseinschränkung
