Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advanced Multiple Linear Regression Based Dark Channel Prior Applied on Dehazing Image and Generating Synthetic Haze

論文の概要: Advanced Multiple Linear Regression Based Dark Channel Prior Applied on Dehazing Image and Generating Synthetic Haze

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07065v1
Date: Fri, 12 Mar 2021 03:32:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-15 22:28:54.535310
Title: Advanced Multiple Linear Regression Based Dark Channel Prior Applied on Dehazing Image and Generating Synthetic Haze
Title（参考訳）: 分解画像と合成ヘイズ生成に先立って応用した高度多重線形回帰型ダークチャネル
Authors: Binghan Li, Yindong Hua, Mi Lu
Abstract要約: 筆者らは,ダークチャネル・プリアー(dark channel prior)というデヘイジングアルゴリズムに基づく多重線形回帰ヘイズ除去モデルを提案する。湿潤環境における物体検出精度を高めるため, 著者らは, 合成湿潤COCOトレーニングデータセットを構築するアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6875312133832078
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Haze removal is an extremely challenging task, and object detection in the hazy environment has recently gained much attention due to the popularity of autonomous driving and traffic surveillance. In this work, the authors propose a multiple linear regression haze removal model based on a widely adopted dehazing algorithm named Dark Channel Prior. Training this model with a synthetic hazy dataset, the proposed model can reduce the unanticipated deviations generated from the rough estimations of transmission map and atmospheric light in Dark Channel Prior. To increase object detection accuracy in the hazy environment, the authors further present an algorithm to build a synthetic hazy COCO training dataset by generating the artificial haze to the MS COCO training dataset. The experimental results demonstrate that the proposed model obtains higher image quality and shares more similarity with ground truth images than most conventional pixel-based dehazing algorithms and neural network based haze-removal models. The authors also evaluate the mean average precision of Mask R-CNN when training the network with synthetic hazy COCO training dataset and preprocessing test hazy dataset by removing the haze with the proposed dehazing model. It turns out that both approaches can increase the object detection accuracy significantly and outperform most existing object detection models over hazy images.
Abstract（参考訳）: ヘイズ除去は非常に困難な作業であり、近年、自動運転や交通監視の普及により、ヘイズ環境での物体検出が注目されています。本研究では,Dark Channel Prior という,広く採用されているデハージングアルゴリズムに基づく複数の線形回帰ヘイズ除去モデルを提案する。合成ハジーデータセットを用いてこのモデルを訓練することにより,暗チャネルプリエントにおける送信マップと大気光の粗さ推定から生じる予期せぬ偏差を低減できる。ヘージー環境における物体検出精度を高めるために、著者らは、MS COCOトレーニングデータセットに人工ヘーゼを生成して合成ヘージーCOCOトレーニングデータセットを構築するアルゴリズムを提示した。実験の結果,提案モデルは従来のピクセルベースデヘイジングアルゴリズムやニューラルネットワークによるヘイズ除去モデルよりも画質が高く,グラウンド真理画像との類似度が高いことがわかった。また,提案モデルを用いてhazeを除去し,合成hazy cocoトレーニングデータセットと前処理テストhazyデータセットを用いてネットワークをトレーニングする場合,マスクr-cnnの平均精度を評価する。どちらのアプローチも、オブジェクトの検出精度を大幅に向上させ、ヘイズ画像よりも既存のほとんどのオブジェクト検出モデルより優れています。

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