論文の概要: SyreaNet: A Physically Guided Underwater Image Enhancement Framework
Integrating Synthetic and Real Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08269v2
- Date: Thu, 25 May 2023 23:21:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-29 20:42:04.951154
- Title: SyreaNet: A Physically Guided Underwater Image Enhancement Framework
Integrating Synthetic and Real Images
- Title（参考訳）: SyreaNet: 合成画像と実画像を統合する物理ガイド付き水中画像強調フレームワーク
- Authors: Junjie Wen, Jinqiang Cui, Zhenjun Zhao, Ruixin Yan, Zhi Gao, Lihua
Dou, Ben M. Chen
- Abstract要約: 水中画像強調(UIE)は高レベルの視覚関連水中作業に不可欠である。
合成データと実データの両方を統合するUIEのためのフレームワーク textitSyreaNet を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.471353846746474
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Underwater image enhancement (UIE) is vital for high-level vision-related
underwater tasks. Although learning-based UIE methods have made remarkable
achievements in recent years, it's still challenging for them to consistently
deal with various underwater conditions, which could be caused by: 1) the use
of the simplified atmospheric image formation model in UIE may result in severe
errors; 2) the network trained solely with synthetic images might have
difficulty in generalizing well to real underwater images. In this work, we,
for the first time, propose a framework \textit{SyreaNet} for UIE that
integrates both synthetic and real data under the guidance of the revised
underwater image formation model and novel domain adaptation (DA) strategies.
First, an underwater image synthesis module based on the revised model is
proposed. Then, a physically guided disentangled network is designed to predict
the clear images by combining both synthetic and real underwater images. The
intra- and inter-domain gaps are abridged by fully exchanging the domain
knowledge. Extensive experiments demonstrate the superiority of our framework
over other state-of-the-art (SOTA) learning-based UIE methods qualitatively and
quantitatively. The code and dataset are publicly available at
https://github.com/RockWenJJ/SyreaNet.git.
- Abstract（参考訳）: 水中画像強調(UIE)は高レベルの視覚関連水中作業に不可欠である。
近年、学習に基づくuie手法は目覚ましい成果を上げているが、様々な水中条件に一貫して対応することが課題となっている。
1) UIEにおける簡易な大気画像形成モデルの使用は,重大な誤りをもたらす可能性がある。
2)合成画像のみを訓練したネットワークでは,実際の水中画像への一般化が困難であった。
本稿では,本研究で初めて,改良された水中画像形成モデルと新規ドメイン適応(da)戦略の指導のもとに合成データと実データの両方を統合する,uieのためのフレームワーク \textit{syreanet}を提案する。
まず,修正モデルに基づく水中画像合成モジュールを提案する。
そして、合成画像と実際の水中画像の両方を組み合わせることにより、明瞭な画像を予測するように物理的に誘導された不等角化ネットワークを設計する。
ドメイン内およびドメイン間ギャップは、ドメイン知識を完全に交換することで解消される。
sota(state-of-the-art)学習に基づくuie法よりも,質的かつ定量的にフレームワークの優位性を示す広範な実験を行った。
コードとデータセットはhttps://github.com/RockWenJJ/SyreaNet.gitで公開されている。
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