Detecção de objetos e segmentação semântica em imagens degradadas pelo efeito da chuva

Abstract

Em aplicações de visão computacional, a qualidade das imagens é essencial para processos de alta complexidade, como é o caso da detecção de objetos e/ou segmentação semântica. No entanto, perturbações causadas pela chuva podem comprometer a precisão da tarefa em questão. Isso acontece porque a chuva distorce o contorno dos objetos, muda a cor, distorce a perspectiva de distância, dentre outros aspectos. Para mitigar tal impacto, uma etapa de pré-processamento, baseada em um modelo de inteligência artificial, é usualmente considerada. Essa técnica é usualmente denominada na literatura por deraining. Este trabalho investiga o desempenho de um dos modelos do estado-da-arte de deraining em imagens submetidas a diferentes níveis de perturbações. As imagens resultantes do processo de deraining são posteriormente processadas por algoritmos de detecção de objetos e segmentação semântica, os quais verificam se as características semânticas relevantes da imagem têm sido recuperadas. Resultados de simulação computacional corroboram a aplicabilidade do modelo de deraining considerado.

Abstract: In computer vision applications, image quality is essential for highly complex processes, such as object detection and/or semantic segmentation. However, disturbances caused by rain can compromise the accuracy of the task at hand. This happens because rain distorts the outline of objects, changes color, distorts the perspective of distance, among other aspects. To mitigate such an impact, a preprocessing step, based on an artificial intelligence model, is usualy considered. This technique is referred to in the literature deraining. This work investigates the performance of one of the state-of-the-art models of deraining in images subjected to different levels of perturbations. The images resulting from the deraining process are further processed by object detection and semantic segmentation algorithms, which verify whether the relevant semantic characteristics of the image have been retrieved. Computer simulation results corroborate the applicability of the deraining model considered.