論文の概要: Advanced Underwater Image Restoration in Complex Illumination Conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02217v1
- Date: Tue, 5 Sep 2023 13:22:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 14:33:08.496260
- Title: Advanced Underwater Image Restoration in Complex Illumination Conditions
- Title（参考訳）: 複雑な照明条件下での水中画像復元
- Authors: Yifan Song, Mengkun She, Kevin K\"oser
- Abstract要約: ほとんどの解決策は浅い水のシナリオに焦点を当てており、シーンは日光によって一様に照らされている。
未チャージされた水中地形の大部分は、自然光の不足と人工的な照明が必要な深さを超える位置にある。
我々は, 模擬海底の広範囲な実験を行い, 照明の回復と媒体効果の実証を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.270546709771926
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Underwater image restoration has been a challenging problem for decades since
the advent of underwater photography. Most solutions focus on shallow water
scenarios, where the scene is uniformly illuminated by the sunlight. However,
the vast majority of uncharted underwater terrain is located beyond 200 meters
depth where natural light is scarce and artificial illumination is needed. In
such cases, light sources co-moving with the camera, dynamically change the
scene appearance, which make shallow water restoration methods inadequate. In
particular for multi-light source systems (composed of dozens of LEDs
nowadays), calibrating each light is time-consuming, error-prone and tedious,
and we observe that only the integrated illumination within the viewing volume
of the camera is critical, rather than the individual light sources. The key
idea of this paper is therefore to exploit the appearance changes of objects or
the seafloor, when traversing the viewing frustum of the camera. Through new
constraints assuming Lambertian surfaces, corresponding image pixels constrain
the light field in front of the camera, and for each voxel a signal factor and
a backscatter value are stored in a volumetric grid that can be used for very
efficient image restoration of camera-light platforms, which facilitates
consistently texturing large 3D models and maps that would otherwise be
dominated by lighting and medium artifacts. To validate the effectiveness of
our approach, we conducted extensive experiments on simulated and real-world
datasets. The results of these experiments demonstrate the robustness of our
approach in restoring the true albedo of objects, while mitigating the
influence of lighting and medium effects. Furthermore, we demonstrate our
approach can be readily extended to other scenarios, including in-air imaging
with artificial illumination or other similar cases.
- Abstract（参考訳）: 水中画像の復元は、水中写真が出現してから数十年間、難しい問題だった。
ほとんどの解決策は浅い水のシナリオに焦点を当てており、シーンは日光によって均一に照らされている。
しかし、未開の水中の地形の大部分は、自然光が不足し人工照明が必要な深さ200メートル以上に位置している。
この場合、カメラと連動する光源は、シーンの外観を動的に変化させ、浅い水回復方法が不十分になる。
特に、多光源システム(現在は数十個のledで構成されている)では、各光源の校正には時間がかかり、エラーが発生しやすく、手間がかかるため、個々の光源ではなく、カメラの閲覧ボリューム内の統合照明のみが重要であることが観察される。
そこで本論文は, カメラの視線フラストタルを横切る際に, 物体や海底の外観変化を活用することを目的としている。
ランベルシャン面を仮定した新たな制約により、対応する画像画素はカメラの前方の光野を制約し、それぞれのボクセルに対して、信号係数と後方散乱値が、照明や媒体のアーティファクトによって支配される大きな3dモデルや地図を一貫してテキスト化するのを容易にするカメラ照明プラットフォームの非常に効率的な画像復元に使用できる体積格子に格納される。
本手法の有効性を検証するため,シミュレーションおよび実世界のデータセットについて広範な実験を行った。
これらの実験の結果,照明と中効果の影響を緩和しながら,真のアルベドを復元する手法の頑健性が示された。
さらに,この手法を,人工照明による空中イメージングなど,他のシナリオにも容易に拡張できることを実証する。
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