論文の概要: DeepSeeColor: Realtime Adaptive Color Correction for Autonomous
Underwater Vehicles via Deep Learning Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04025v1
- Date: Tue, 7 Mar 2023 16:38:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-08 14:36:36.837655
- Title: DeepSeeColor: Realtime Adaptive Color Correction for Autonomous
Underwater Vehicles via Deep Learning Methods
- Title（参考訳）: DeepSeeColor:ディープラーニングによる自律型水中車両のリアルタイム適応色補正
- Authors: Stewart Jamieson (1 and 2), Jonathan P. How (2), Yogesh Girdhar (3)
((1) MIT-WHOI Joint Program, (2) Department of Aeronautics and Astronautics,
Massachusetts Institute of Technology, (3) Applied Ocean Physics and
Engineering Department, Woods Hole Oceanographic Institution)
- Abstract要約: DeepSeeColorは、最先端の水中画像生成モデルとディープラーニングフレームワークの効率を組み合わせた、新しいアルゴリズムである。
DeepSeeColorは、一般的な「シースルー」アルゴリズムに匹敵する性能を提供し、最大60Hzの速度で画像を高速に処理できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Successful applications of complex vision-based behaviours underwater have
lagged behind progress in terrestrial and aerial domains. This is largely due
to the degraded image quality resulting from the physical phenomena involved in
underwater image formation. Spectrally-selective light attenuation drains some
colors from underwater images while backscattering adds others, making it
challenging to perform vision-based tasks underwater. State-of-the-art methods
for underwater color correction optimize the parameters of image formation
models to restore the full spectrum of color to underwater imagery. However,
these methods have high computational complexity that is unfavourable for
realtime use by autonomous underwater vehicles (AUVs), as a result of having
been primarily designed for offline color correction. Here, we present
DeepSeeColor, a novel algorithm that combines a state-of-the-art underwater
image formation model with the computational efficiency of deep learning
frameworks. In our experiments, we show that DeepSeeColor offers comparable
performance to the popular "Sea-Thru" algorithm (Akkaynak & Treibitz, 2019)
while being able to rapidly process images at up to 60Hz, thus making it
suitable for use onboard AUVs as a preprocessing step to enable more robust
vision-based behaviours.
- Abstract（参考訳）: 複雑な視覚に基づく行動の水中での応用は、地上および空中領域の進歩に遅れを取っている。
これは主に水中画像形成に関わる物理的現象による画質の低下によるものである。
分光選択的光減衰は水中の画像からいくつかの色を抽出し、後方散乱によって他の色を追加する。
水中色補正のための最先端の手法は、画像形成モデルのパラメータを最適化し、完全な色スペクトルを水中画像に復元する。
しかしながら、これらの手法は、主にオフライン色補正のために設計されたため、自律型水中車両(AUV)のリアルタイム使用には不都合な計算複雑性を有する。
本稿では,最先端の水中画像生成モデルとディープラーニングフレームワークの計算効率を組み合わせた新しいアルゴリズムであるdeepseecolorを提案する。
我々の実験では、deepseecolorは最大60hzで画像を高速に処理できる一方で、人気の"sea-thru"アルゴリズム(akkaynak & treibitz, 2019)に匹敵するパフォーマンスを提供していることを示しています。
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