論文の概要: CPDM: Content-Preserving Diffusion Model for Underwater Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15649v1
• Date: Sun, 28 Jan 2024 12:51:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 17:00:27.357420
• Title: CPDM: Content-Preserving Diffusion Model for Underwater Image Enhancement
• Title（参考訳）: CPDM:水中画像強調のためのコンテンツ保存拡散モデル
• Authors: Xiaowen Shi and Yuan-Gen Wang
• Abstract要約: 水環境における画像劣化は複雑であり、時間とともに変化するため、水中画像強調(UIE)は困難である。 既存の主流の手法は物理モデルかデータ駆動のどちらかに依存しており、画像条件の変化やトレーニングの不安定性によるパフォーマンスのボトルネックに悩まされている。 本稿では、UIEタスクに拡散モデルを適用するための最初の試みを行い、上記の課題に対処するためのコンテンツ保存拡散モデル(CPDM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.987250173009423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Underwater image enhancement (UIE) is challenging since image degradation in aquatic environments is complicated and changing over time. Existing mainstream methods rely on either physical-model or data-driven, suffering from performance bottlenecks due to changes in imaging conditions or training instability. In this article, we make the first attempt to adapt the diffusion model to the UIE task and propose a Content-Preserving Diffusion Model (CPDM) to address the above challenges. CPDM first leverages a diffusion model as its fundamental model for stable training and then designs a content-preserving framework to deal with changes in imaging conditions. Specifically, we construct a conditional input module by adopting both the raw image and the difference between the raw and noisy images as the input, which can enhance the model's adaptability by considering the changes involving the raw images in underwater environments. To preserve the essential content of the raw images, we construct a content compensation module for content-aware training by extracting low-level features from the raw images. Extensive experimental results validate the effectiveness of our CPDM, surpassing the state-of-the-art methods in terms of both subjective and objective metrics.
• Abstract（参考訳）: 水環境における画像劣化は複雑で時間とともに変化するため、水中画像強調(UIE)は困難である。 既存の主流の手法は物理モデルまたはデータ駆動のいずれかに依存しており、撮像条件の変化やトレーニング不安定性によるパフォーマンスのボトルネックに悩まされている。 本稿では、UIEタスクに拡散モデルを適用するための最初の試みを行い、上記の課題に対処するためのコンテンツ保存拡散モデル(CPDM)を提案する。 cpdmはまず拡散モデルを安定トレーニングの基本モデルとして活用し、次に画像条件の変化に対応するコンテンツ保存フレームワークを設計した。 具体的には,生画像と生画像の違いの両方を入力として用いて条件付き入力モジュールを構築し,水中環境における生画像の変更を考慮し,モデルの適応性を向上させる。 原画像の本質的内容を保存するため,本研究では,原画像から低レベルの特徴を抽出し,コンテンツ認識トレーニングのためのコンテンツ補償モジュールを構築した。 広範な実験結果からcpdmの有効性が検証され,主観的および客観的な測定値において最先端の手法を上回った。

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