論文の概要: DGD-cGAN: A Dual Generator for Image Dewatering and Restoration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10026v1
- Date: Fri, 18 Nov 2022 04:42:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 15:35:46.920193
- Title: DGD-cGAN: A Dual Generator for Image Dewatering and Restoration
- Title（参考訳）: DGD-cGAN:画像脱水再生用デュアルジェネレータ
- Authors: Salma Gonzalez-Sabbagh, Antonio Robles-Kelly and Shang Gao
- Abstract要約: 二重発生器脱水cGAN (DGD-cGAN) は水柱によって誘導されるヘイズと色を除去する。
実験の結果,DGD-cGANは最先端の手法に比べて改善の限界を保っていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.944086064811032
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Underwater images are usually covered with a blue-greenish colour cast,
making them distorted, blurry or low in contrast. This phenomenon occurs due to
the light attenuation given by the scattering and absorption in the water
column. In this paper, we present an image enhancement approach for dewatering
which employs a conditional generative adversarial network (cGAN) with two
generators. Our Dual Generator Dewatering cGAN (DGD-cGAN) removes the haze and
colour cast induced by the water column and restores the true colours of
underwater scenes whereby the effects of various attenuation and scattering
phenomena that occur in underwater images are tackled by the two generators.
The first generator takes at input the underwater image and predicts the
dewatered scene, while the second generator learns the underwater image
formation process by implementing a custom loss function based upon the
transmission and the veiling light components of the image formation model. Our
experiments show that DGD-cGAN consistently delivers a margin of improvement as
compared with the state-of-the-art methods on several widely available
datasets.
- Abstract（参考訳）: 水中の画像は通常、青緑がかった色で覆われ、歪んだり、ぼやけたり、コントラストが低かったりする。
この現象は、水柱の散乱と吸収によって生じる光の減衰によって起こる。
本稿では,2つのジェネレータを用いた条件付き生成対向ネットワーク(cGAN)を用いた脱水のための画像強調手法を提案する。
この2重発電機脱水cgan(dgd-cgan)は,水中画像に発生する様々な減衰・散乱現象の影響を2つの発生器で取り組むことにより,水柱によって引き起こされるヘイズ・カラーキャストを除去し,水中シーンの真の色彩を復元する。
第1のジェネレータは、水中画像を入力すると脱水シーンを予測し、第2のジェネレータは、画像形成モデルの送信と対光成分に基づいてカスタムロス機能を実装することにより、水中画像形成過程を学習する。
我々の実験によると、DGD-cGANは、いくつかの広く利用可能なデータセットの最先端の手法と比較して、一貫して改善の限界を提供する。
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