論文の概要: Single Underwater Image Enhancement Using an Analysis-Synthesis Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09023v1
- Date: Fri, 20 Aug 2021 06:29:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-23 13:38:14.304696
- Title: Single Underwater Image Enhancement Using an Analysis-Synthesis Network
- Title（参考訳）: 解析合成ネットワークを用いた単一水中画像強調
- Authors: Zhengyong Wang, Liquan Shen, Mei Yu, Yufei Lin and Qiuyu Zhu
- Abstract要約: 水中画像強調のためのほとんどの深層モデルは、水中画像形成モデルに基づく合成データセットの訓練に頼っている。
新しい水中合成データセットが最初に確立され、改良された環境光合成方程式が組み込まれている。
ANA-SYNという名前の統一されたフレームワークは、事前情報とデータ情報の協調の下で、効果的に水中画像を強化することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.866940227491146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Most deep models for underwater image enhancement resort to training on
synthetic datasets based on underwater image formation models. Although
promising performances have been achieved, they are still limited by two
problems: (1) existing underwater image synthesis models have an intrinsic
limitation, in which the homogeneous ambient light is usually randomly
generated and many important dependencies are ignored, and thus the synthesized
training data cannot adequately express characteristics of real underwater
environments; (2) most of deep models disregard lots of favorable underwater
priors and heavily rely on training data, which extensively limits their
application ranges. To address these limitations, a new underwater synthetic
dataset is first established, in which a revised ambient light synthesis
equation is embedded. The revised equation explicitly defines the complex
mathematical relationship among intensity values of the ambient light in RGB
channels and many dependencies such as surface-object depth, water types, etc,
which helps to better simulate real underwater scene appearances. Secondly, a
unified framework is proposed, named ANA-SYN, which can effectively enhance
underwater images under collaborations of priors (underwater domain knowledge)
and data information (underwater distortion distribution). The proposed
framework includes an analysis network and a synthesis network, one for priors
exploration and another for priors integration. To exploit more accurate
priors, the significance of each prior for the input image is explored in the
analysis network and an adaptive weighting module is designed to dynamically
recalibrate them. Meanwhile, a novel prior guidance module is introduced in the
synthesis network, which effectively aggregates the prior and data features and
thus provides better hybrid information to perform the more reasonable image
enhancement.
- Abstract（参考訳）: 水中画像強調のためのほとんどの深層モデルは、水中画像形成モデルに基づく合成データセットの訓練に頼っている。
Although promising performances have been achieved, they are still limited by two problems: (1) existing underwater image synthesis models have an intrinsic limitation, in which the homogeneous ambient light is usually randomly generated and many important dependencies are ignored, and thus the synthesized training data cannot adequately express characteristics of real underwater environments; (2) most of deep models disregard lots of favorable underwater priors and heavily rely on training data, which extensively limits their application ranges.
これらの制限に対処するために、改良された環境光合成方程式を組み込んだ新しい水中合成データセットがまず確立された。
改訂された方程式は、RGBチャネルにおける周囲光の強度値と、表面オブジェクトの深さや水の種類などの多くの依存関係との間の複雑な数学的関係を明確に定義し、実際の水中のシーンの外観をシミュレートするのに役立つ。
第2に,先行(水中ドメイン知識)とデータ情報(水中歪み分布)の協調による水中画像の効果的向上が可能な統合フレームワークANA-SYNを提案する。
提案フレームワークは、分析ネットワークと合成ネットワークと、事前探索のためのものと、事前統合のためのものである。
より正確な事前情報を活用するために、解析ネットワークにおいて、入力画像の各先行画像の重要性を探索し、適応重み付けモジュールを動的に再分類するように設計する。
一方、合成ネットワークに新しい事前誘導モジュールを導入し、先行特徴とデータ特徴を効果的に集約し、より合理的な画像強調を行うためのより良いハイブリッド情報を提供する。
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