論文の概要: Nighttime Dehaze-Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09962v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 16:19:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 15:15:47.113115
• Title: Nighttime Dehaze-Enhancement
• Title（参考訳）: 夜間デハゼエンハンスメント
• Authors: Harshan Baskar, Anirudh S Chakravarthy, Prateek Garg, Divyam Goel, Abhijith S Raj, Kshitij Kumar, Lakshya, Ravichandra Parvatham, V Sushant, Bijay Kumar Rout
• Abstract要約: 夜間の脱ヘイズ・エンハンスメントという新しいコンピュータビジョンタスクを導入する。 私たちのゴールは、共同で露光し、シーンを強化することです。一方、夜間の露光は、夜の環境下でのシーンの露光を目的としています。 我々はNDENetと呼ばれる新しいネットワークを提案し、エンド・ツー・エンドでデハージングと低照度化を共同で行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.983838323302355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a new computer vision task called nighttime dehaze-enhancement. This task aims to jointly perform dehazing and lightness enhancement. Our task fundamentally differs from nighttime dehazing -- our goal is to jointly dehaze and enhance scenes, while nighttime dehazing aims to dehaze scenes under a nighttime setting. In order to facilitate further research on this task, we release a new benchmark dataset called Reside-$\beta$ Night dataset, consisting of 4122 nighttime hazed images from 2061 scenes and 2061 ground truth images. Moreover, we also propose a new network called NDENet (Nighttime Dehaze-Enhancement Network), which jointly performs dehazing and low-light enhancement in an end-to-end manner. We evaluate our method on the proposed benchmark and achieve SSIM of 0.8962 and PSNR of 26.25. We also compare our network with other baseline networks on our benchmark to demonstrate the effectiveness of our approach. We believe that nighttime dehaze-enhancement is an essential task particularly for autonomous navigation applications, and hope that our work will open up new frontiers in research. Our dataset and code will be made publicly available upon acceptance of our paper.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいコンピュータビジョンタスクであるnighttime dehaze-enhancementを提案する。 この課題はデハジングと明度向上を共同で行うことを目的としている。 私たちの仕事は、夜間のデヘイジングとは根本的に異なります -- 私たちの目標は、共同してシーンをデヘイジングし、強化することであり、夜間のデヘイジングは、夜間の設定でシーンをデヘイジングすることを目的としています。 この課題のさらなる研究を容易にするために,我々は2061シーンの夜間ハズされた4122画像と2061地上真理画像からなるrespond-$\beta$ nightデータセットという新しいベンチマークデータセットをリリースした。 また,NDENet(Nighttime Dehaze-Enhancement Network)というネットワークも提案する。 提案手法をベンチマークで評価し,SSIMが0.8962,PSNRが26.25であった。 また,本手法の有効性を示すために,ベンチマークのベースラインネットワークとの比較を行った。 夜間の脱湿は特に自律的なナビゲーションアプリケーションにとって重要な課題であり、我々の研究が新たなフロンティアを開拓することを期待している。 私たちのデータセットとコードは、論文の受理時に公開されます。

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