Once the video is segmented into ra

Once the video is segmented into rain and non-rain regions, we
apply the following simple method to remove rain from each
frame of the video. For each pixel with rain in the nth frame,
we replace its intensity In with an estimate of the background
obtained as (In−1 + In+1)/2 (see Figure 5(b)). This step removes
most of the rain in the frame. However, since drop velocities
are high compared to the exposure time of the camera,
the same pixel may see different drops in consecutive frames.
Such cases are not accounted for by our detection algorithm4.
Fortunately, the probability of raindrops effecting a pixel in
more than three consecutive frames is negligible. In the case
of a pixel being effected by raindrops in 2 or 3 consecutive
frames, we remove rain by assigning the average of intensities
in the two neighboring pixel (on either side) that are not effected
by raindrops. Our results show that this additional step
can be very effective for rain removal.
Note that we only remove streaks that can be detected.
Severely defocused streaks and streaks on bright backgrounds
produce very small changes in intensities that are difficult to
detect in the presence of noise. Hence, we are unable to remove
such streaks. In addition, we do not handle the steady
effects of rain in this work. Raindrops far from the camera are
much smaller than a pixel. Hence, the intensity at a pixel is due
to a large number of drops in the pixel’s field of view. These
aggregate effects are similar to the effects of fog. Hence, defogging
algorithms [10] can be used to remove the steady effects
of rain.

Kết quả (Việt) 1:

Sau khi video được phân đoạn vào mưa và khu vực mưa, chúng tôiáp dụng phương pháp đơn giản sau đây để loại bỏ mưa từ mỗikhung của video. Cho mỗi điểm ảnh có mưa trong khung thứ n,chúng tôi thay thế cường độ của nó với một ước tính của nềnthu được như là (In−1 + tại + 1) / 2 (xem hình 5(b)). Bước này loại bỏHầu hết mưa trong khung. Tuy nhiên, kể từ khi thả vận tốcrất cao so với thời gian tiếp xúc của máy ảnh,Các điểm ảnh tương tự có thể nhìn thấy khác nhau giọt trong khung liên tiếp.Trường hợp không được chiếm bởi algorithm4 phát hiện của chúng tôi.May mắn thay, xác suất của giọt mưa ảnh hưởng đến một điểm ảnh tronghơn ba liên tiếp khung là không đáng kể. Trong trường hợpmột điểm ảnh đang được thực hiện bởi các giọt mưa trong 2 hoặc 3 liên tiếpkhung, chúng tôi loại bỏ mưa bằng cách gán các mức trung bình của cường độở cả hai nước láng giềng pixel (ở hai bên) mà không được thực hiệnbởi giọt mưa. Kết quả chúng tôi thấy rằng bước bổ sung nàycó thể rất hiệu quả để loại bỏ mưa.Lưu ý rằng chúng tôi chỉ loại bỏ sọc mà có thể được phát hiện.Bị defocused vệt và sọc trên nền sángsản xuất thay đổi rất nhỏ trong cường độ khóphát hiện sự hiện diện của tiếng ồn. Do đó, chúng tôi là không thể loại bỏcác sọc. Ngoài ra, chúng tôi không xử lý tăngảnh hưởng của mưa trong công việc này. Giọt mưa xa máy ảnhnhỏ hơn một điểm ảnh. Do đó, cường độ tại điểm ảnh là dođể một số lớn các giọt trong các điểm ảnh lĩnh vực xem. ĐâyTổng hợp tác dụng cũng giống như những ảnh hưởng của sương mù. Do đó, defoggingthuật toán [10] có thể được sử dụng để loại bỏ hiệu ứng ổn địnhmưa.

Kết quả (Việt) 2:

Sau khi đoạn video được tách ra thành mưa và không mưa khu vực, chúng tôi
áp dụng các phương pháp đơn giản sau đây để loại bỏ mưa từ mỗi
khung hình của video. Đối với mỗi điểm ảnh có mưa vào khung thứ n,
chúng ta thay thế cường độ của nó Trong với một ước tính của các nền
thu được là (In-1 + Trong + 1) / 2 (xem hình 5 (b)). Bước này loại bỏ
hầu hết các cơn mưa trong khung. Tuy nhiên, kể từ khi thả vận tốc
là cao so với thời gian phơi sáng của máy ảnh,
cùng một điểm ảnh có thể nhìn thấy giọt khác nhau trong khung hình liên tiếp.
trường hợp như vậy không được chiếm bởi algorithm4 phát hiện của chúng tôi.
May mắn thay, xác suất của các hạt mưa ảnh hưởng đến một điểm ảnh trong
hơn ba khung hình liên tiếp là không đáng kể. Trong trường hợp
của một điểm ảnh được thực hiện bởi các giọt nước mưa trong 2 hoặc 3 liên tiếp
khung hình, chúng tôi loại bỏ bằng cách gán mưa trung bình của cường độ
ở hai điểm ảnh lân cận (hai bên) không được thực hiện
bởi các giọt nước mưa. Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng bước bổ sung này
có thể rất hiệu quả để loại bỏ mưa.
Lưu ý rằng chúng tôi chỉ loại bỏ những vệt mà có thể được phát hiện.
vệt nặng defocused và vệt sáng trên nền
sản xuất những thay đổi rất nhỏ trong cường độ mà khó có thể
phát hiện sự hiện diện của tiếng ồn . Do đó, chúng tôi không thể loại bỏ
những vệt như vậy. Ngoài ra, chúng tôi không xử lý ổn định
ảnh hưởng của mưa trong công việc này. Raindrops xa camera là
nhỏ hơn nhiều so với một pixel. Do đó, cường độ tại một điểm ảnh là do
một số lượng lớn các giọt trong lĩnh vực của điểm ảnh của xem. Những
hiệu ứng tổng hợp tương tự như ảnh hưởng của sương mù. Do đó, defogging
thuật toán [10] có thể được sử dụng để loại bỏ các hiệu ứng ổn định
của mưa.