論文の概要: Medium Transmission Map Matters for Learning to Restore Real-World Underwater Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09414v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 16:13:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 15:23:39.469068
• Title: Medium Transmission Map Matters for Learning to Restore Real-World Underwater Images
• Title（参考訳）: 実世界の水中画像の復元学習のための中間送信マップ
• Authors: Yan Kai, Liang Lanyue, Zheng Ziqiang, Wang Guoqing, Yang Yang
• Abstract要約: 画像強調を支援するためのガイダンスとしてメディア送信マップを導入する。 提案手法は,既存のモデルより30倍高速なテストR90において,22.6dBの高度な結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0980025155565376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Underwater visual perception is essentially important for underwater exploration, archeology, ecosystem and so on. The low illumination, light reflections, scattering, absorption and suspended particles inevitably lead to the critically degraded underwater image quality, which causes great challenges on recognizing the objects from the underwater images. The existing underwater enhancement methods that aim to promote the underwater visibility, heavily suffer from the poor image restoration performance and generalization ability. To reduce the difficulty of underwater image enhancement, we introduce the media transmission map as guidance to assist in image enhancement. We formulate the interaction between the underwater visual images and the transmission map to obtain better enhancement results. Even with simple and lightweight network configuration, the proposed method can achieve advanced results of 22.6 dB on the challenging Test-R90 with an impressive 30 times faster than the existing models. Comprehensive experimental results have demonstrated the superiority and potential on underwater perception. Paper's code is privoded on: https://github.com/GroupG-yk/MTUR-Net
• Abstract（参考訳）: 水中の視覚知覚は、水中探査、考古学、生態系などにおいて本質的に重要である。 低照度、光反射、散乱、吸収、懸濁粒子は必然的に水中画像の品質を低下させ、水中画像から物体を認識する上で大きな課題を引き起こす。 水中視認性向上を目的とした既存の水中強調法は,画像復元性能の低下や一般化能力の低下に苦しむ。 水中画像強調の難易度を低減するため,画像強調を支援するためのガイダンスとしてメディア送信マップを提案する。 水中視覚画像と伝送マップとの相互作用を定式化し、より優れた強調結果を得る。 単純で軽量なネットワーク構成であっても、既存のモデルより30倍高速なTest-R90において22.6dBの高度な結果が得られる。 総合実験の結果,水中知覚における優越性と潜在性が示された。 Paperのコードは民営化されている。 https://github.com/GroupG-yk/MTUR-Net

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