Fugu-MT 論文翻訳(概要): Depth Information Assisted Collaborative Mutual Promotion Network for Single Image Dehazing

論文の概要: Depth Information Assisted Collaborative Mutual Promotion Network for Single Image Dehazing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01105v1
Date: Sat, 2 Mar 2024 06:29:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-05 15:19:33.833486
Title: Depth Information Assisted Collaborative Mutual Promotion Network for Single Image Dehazing
Title（参考訳）: 単一画像デハジングのための深度情報支援協調促進ネットワーク
Authors: Yafei Zhang, Shen Zhou, Huafeng Li
Abstract要約: 単一画像のデハジングを実現するために,デュアルタスク協調促進フレームワークを提案する。このフレームワークは、デュアルタスク相互作用機構による深度推定とデハジングを統合している。提案手法は,最先端手法よりも優れた性能が得られることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.334453551166343
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recovering a clear image from a single hazy image is an open inverse problem. Although significant research progress has been made, most existing methods ignore the effect that downstream tasks play in promoting upstream dehazing. From the perspective of the haze generation mechanism, there is a potential relationship between the depth information of the scene and the hazy image. Based on this, we propose a dual-task collaborative mutual promotion framework to achieve the dehazing of a single image. This framework integrates depth estimation and dehazing by a dual-task interaction mechanism and achieves mutual enhancement of their performance. To realize the joint optimization of the two tasks, an alternative implementation mechanism with the difference perception is developed. On the one hand, the difference perception between the depth maps of the dehazing result and the ideal image is proposed to promote the dehazing network to pay attention to the non-ideal areas of the dehazing. On the other hand, by improving the depth estimation performance in the difficult-to-recover areas of the hazy image, the dehazing network can explicitly use the depth information of the hazy image to assist the clear image recovery. To promote the depth estimation, we propose to use the difference between the dehazed image and the ground truth to guide the depth estimation network to focus on the dehazed unideal areas. It allows dehazing and depth estimation to leverage their strengths in a mutually reinforcing manner. Experimental results show that the proposed method can achieve better performance than that of the state-of-the-art approaches.
Abstract（参考訳）: 一つのぼんやりした画像から明確なイメージを復元することは、オープンな逆問題である。重要な研究の進展はあったが、ほとんどの既存の手法では下流のタスクが上流のデハジングを促進させる効果を無視している。ヘイズ生成機構の観点からは、シーンの深さ情報とヘイズ画像との間に潜在的な関係がある。そこで本稿では,1つの画像のデハジングを実現するために,デュアルタスク協調促進フレームワークを提案する。本フレームワークは,両タスクインタラクション機構による深度推定とデハージングを統合し,性能の相互向上を実現する。 2つのタスクの協調最適化を実現するために,差分認識を用いた代替実装機構を開発した。一方,デハジング結果の深度マップと理想像との差分認識を提案し,デハジングネットワークを促進させ,デハジングの非理想領域に注意を払う。一方、ヘイズ画像の回収困難な領域における深度推定性能を向上させることにより、ヘイズ画像の深度情報を明示的に利用して鮮明な画像復元を支援することができる。深度推定を促進するために,デハズド画像と地上の真実との差を利用して,デハズド一理想領域に焦点を合わせるために深度推定ネットワークを誘導することを提案する。これにより、デハジングと深さの推定は、相互に強化された方法でその強さを活用することができる。実験の結果,提案手法は最先端手法よりも優れた性能が得られることがわかった。

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