論文の概要: WaterFlow: Heuristic Normalizing Flow for Underwater Image Enhancement and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00931v1
• Date: Wed, 2 Aug 2023 04:17:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-03 14:00:08.246054
• Title: WaterFlow: Heuristic Normalizing Flow for Underwater Image Enhancement and Beyond
• Title（参考訳）: 水流:水中画像強調のためのヒューリスティック正規化フロー
• Authors: Zengxi Zhang, Zhiying Jiang, Jinyuan Liu, Xin Fan, Risheng Liu
• Abstract要約: 既存の水中画像強調法は, 画像品質の向上に重点を置いており, 実践への影響を無視している。 本稿では,検出駆動型水中画像強調のための正規化フローであるWaterFlowを提案する。 微分可能性や解釈可能性を考慮すると、事前をデータ駆動マッピング手法に組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.27796682972484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Underwater images suffer from light refraction and absorption, which impairs visibility and interferes the subsequent applications. Existing underwater image enhancement methods mainly focus on image quality improvement, ignoring the effect on practice. To balance the visual quality and application, we propose a heuristic normalizing flow for detection-driven underwater image enhancement, dubbed WaterFlow. Specifically, we first develop an invertible mapping to achieve the translation between the degraded image and its clear counterpart. Considering the differentiability and interpretability, we incorporate the heuristic prior into the data-driven mapping procedure, where the ambient light and medium transmission coefficient benefit credible generation. Furthermore, we introduce a detection perception module to transmit the implicit semantic guidance into the enhancement procedure, where the enhanced images hold more detection-favorable features and are able to promote the detection performance. Extensive experiments prove the superiority of our WaterFlow, against state-of-the-art methods quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 水中画像は光の屈折と吸収に苦しむため、可視性が損なわれ、その後の応用を妨げる。 既存の水中画像強調法は主に画像品質の改善に焦点を合わせ、実践への影響を無視している。 視覚品質と応用のバランスをとるために,水流と呼ばれる検出駆動水中画像強調のためのヒューリスティック正規化フローを提案する。 具体的には、まず、劣化した画像と明確な画像との変換を実現するための可逆写像を開発する。 相違性と解釈可能性を考慮すると、周辺光と媒質伝達係数が信頼できる生成をもたらすデータ駆動マッピング手法にヒューリスティック事前を組み込む。 さらに、強調画像がより検出好適な特徴を持ち、検出性能の向上が可能な強調手順に暗黙的な意味的ガイダンスを送信する検出知覚モジュールを導入する。 大規模な実験はウォーターフローの優位性を証明し、最先端の手法を定量的に質的に評価する。

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