論文の概要: Transmission and Color-guided Network for Underwater Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04892v1
- Date: Wed, 9 Aug 2023 11:43:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-10 13:52:01.224423
- Title: Transmission and Color-guided Network for Underwater Image Enhancement
- Title（参考訳）: 水中画像強調のための伝送・カラー誘導ネットワーク
- Authors: Pan Mu, Jing Fang, Haotian Qian, Cong Bai
- Abstract要約: 水中画像強調のための適応透過・動的カラー誘導ネットワーク(ATDCnet)を提案する。
物理の知識を生かして,適応型トランスミッション指向モジュール(ATM)を設計し,ネットワークをより良く誘導する。
色偏差問題に対処するため,強調画像色を後処理する動的色誘導モジュール (DCM) を設計した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.894719412298397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, with the continuous development of the marine industry,
underwater image enhancement has attracted plenty of attention. Unfortunately,
the propagation of light in water will be absorbed by water bodies and
scattered by suspended particles, resulting in color deviation and low
contrast. To solve these two problems, we propose an Adaptive Transmission and
Dynamic Color guided network (named ATDCnet) for underwater image enhancement.
In particular, to exploit the knowledge of physics, we design an Adaptive
Transmission-directed Module (ATM) to better guide the network. To deal with
the color deviation problem, we design a Dynamic Color-guided Module (DCM) to
post-process the enhanced image color. Further, we design an
Encoder-Decoder-based Compensation (EDC) structure with attention and a
multi-stage feature fusion mechanism to perform color restoration and contrast
enhancement simultaneously. Extensive experiments demonstrate the
state-of-the-art performance of the ATDCnet on multiple benchmark datasets.
- Abstract（参考訳）: 近年,海洋産業の継続的な発展に伴い,水中画像のエンハンスメントが注目されている。
残念ながら、水中の光の伝播は水体によって吸収され、懸濁粒子によって散乱され、色偏差とコントラストが低い。
これら2つの問題を解決するために,水中画像強調のための適応伝送および動的カラー誘導ネットワーク(atdcnet)を提案する。
特に,物理の知識を活用するために,適応送信指向モジュール (ATM) を設計し,ネットワークをより良く誘導する。
色ずれ問題に対処するため,画像色を後処理するために動的色誘導モジュール (dcm) を設計した。
さらに,注意を伴うEncoder-Decoder-based Compensation (EDC) 構造と,色復元とコントラスト強調を同時に行う多段機能融合機構を設計する。
複数のベンチマークデータセット上でATDCnetの最先端性能を示す大規模な実験。
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