論文の概要: UIF: An Objective Quality Assessment for Underwater Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09392v1
- Date: Thu, 19 May 2022 08:43:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-21 03:43:31.151413
- Title: UIF: An Objective Quality Assessment for Underwater Image Enhancement
- Title（参考訳）: UIF: 水中画像改善のための客観的品質評価
- Authors: Yannan Zheng, Weiling Chen, Rongfu Lin, Tiesong Zhao
- Abstract要約: 水中画像の客観的評価のための水中画像忠実度(UIF)指標を提案する。
これらの画像の統計的特徴を利用して,自然度,鋭度,構造的特徴を抽出する。
実験の結果,提案したUIFは水中および汎用画像品質指標より優れていたことが確認された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.145844358253164
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Due to complex and volatile lighting environment, underwater imaging can be
readily impaired by light scattering, warping, and noises. To improve the
visual quality, Underwater Image Enhancement (UIE) techniques have been widely
studied. Recent efforts have also been contributed to evaluate and compare the
UIE performances with subjective and objective methods. However, the subjective
evaluation is time-consuming and uneconomic for all images, while existing
objective methods have limited capabilities for the newly-developed UIE
approaches based on deep learning. To fill this gap, we propose an Underwater
Image Fidelity (UIF) metric for objective evaluation of enhanced underwater
images. By exploiting the statistical features of these images, we present to
extract naturalness-related, sharpness-related, and structure-related features.
Among them, the naturalness-related and sharpness-related features evaluate
visual improvement of enhanced images; the structure-related feature indicates
structural similarity between images before and after UIE. Then, we employ
support vector regression to fuse the above three features into a final UIF
metric. In addition, we have also established a large-scale UIE database with
subjective scores, namely Underwater Image Enhancement Database (UIED), which
is utilized as a benchmark to compare all objective metrics. Experimental
results confirm that the proposed UIF outperforms a variety of underwater and
general-purpose image quality metrics.
- Abstract（参考訳）: 複雑で揮発的な照明環境のため、水中の撮像は光の散乱、反り、ノイズによって容易に損なわれる。
視覚的品質を改善するため,水中画像強調技術(UIE)が広く研究されている。
UIEのパフォーマンスと主観的,客観的な手法の評価と比較にも,近年の取り組みが貢献している。
しかし、主観評価はすべての画像に対して時間と非経済的であり、既存の客観的手法はディープラーニングに基づく新しいUIEアプローチの能力に制限がある。
このギャップを埋めるために,水中画像の客観的評価のための水中画像忠実度(UIF)指標を提案する。
これらの画像の統計的特徴を利用して,自然度,鋭度,構造的特徴を抽出する。
そのうち自然度関連特徴と鋭度関連特徴は強調画像の視覚的改善を評価し,構造関連特徴はUIE前後の画像間の構造的類似性を示す。
次に、上記の3つの特徴を最終uifメトリックに融合するためにサポートベクトル回帰を用いる。
また,すべての客観的指標を比較するベンチマークとして,水中画像強調データベース(uied)という主観的スコアを持つ大規模uieデータベースを構築した。
実験の結果,提案したUIFは水中および汎用画像品質指標よりも優れていた。
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