論文の概要: Underwater image filtering: methods, datasets and evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12258v1
- Date: Tue, 22 Dec 2020 18:56:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-26 11:18:54.749864
- Title: Underwater image filtering: methods, datasets and evaluation
- Title（参考訳）: 水中画像フィルタリング : 方法, データセット, 評価
- Authors: Chau Yi Li, Riccardo Mazzon, Andrea Cavallaro
- Abstract要約: 水中画像フィルタリング法の設計原理を概観する。
各種水系における画像形成モデルと復元方法の結果について検討する。
ニューラルネットワークのトレーニングや手法評価のためのタスク依存型強化手法とデータセットを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.933577173776705
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Underwater images are degraded by the selective attenuation of light that
distorts colours and reduces contrast. The degradation extent depends on the
water type, the distance between an object and the camera, and the depth under
the water surface the object is at. Underwater image filtering aims to restore
or to enhance the appearance of objects captured in an underwater image.
Restoration methods compensate for the actual degradation, whereas enhancement
methods improve either the perceived image quality or the performance of
computer vision algorithms. The growing interest in underwater image filtering
methods--including learning-based approaches used for both restoration and
enhancement--and the associated challenges call for a comprehensive review of
the state of the art. In this paper, we review the design principles of
filtering methods and revisit the oceanology background that is fundamental to
identify the degradation causes. We discuss image formation models and the
results of restoration methods in various water types. Furthermore, we present
task-dependent enhancement methods and categorise datasets for training neural
networks and for method evaluation. Finally, we discuss evaluation strategies,
including subjective tests and quality assessment measures. We complement this
survey with a platform ( https://puiqe.eecs.qmul.ac.uk/ ), which hosts
state-of-the-art underwater filtering methods and facilitates comparisons.
- Abstract（参考訳）: 水中の画像は、色を歪めコントラストを減少させる光の選択的減衰によって劣化する。
分解度は、水の種類、被写体とカメラの間の距離、被写体が有する水面下の深さに依存する。
水中画像フィルタリングは、水中画像で捉えた物体の復元や外観の向上を目的としている。
復元法は実際の劣化を補うが、強調法は認識される画像品質またはコンピュータビジョンアルゴリズムの性能を改善する。
水中画像フィルタリング手法への関心の高まり - 修復と強化の両方に使用される学習ベースのアプローチを含む - と関連する課題は、最先端の総合的なレビューを要求する。
本稿では, 濾過法の設計原理を概観し, 劣化原因を解明するための基礎となる海洋学の背景を再検討する。
各種水型における画像形成モデルと復元結果について検討した。
さらに、ニューラルネットワークのトレーニングと手法評価のためのタスク依存強化手法とカテゴリデータセットを提案する。
最後に,主観評価や品質評価を含む評価戦略について考察する。
我々はこの調査を、最先端の水中フィルタリング手法をホストし、比較を容易にするプラットフォーム(https://puiqe.eecs.qmul.ac.uk/)で補完する。
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