論文の概要: NightHaze: Nighttime Image Dehazing via Self-Prior Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07408v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 08:35:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 22:22:46.769208
• Title: NightHaze: Nighttime Image Dehazing via Self-Prior Learning
• Title（参考訳）: nighthaze: 自己優先学習による夜間画像のデハジング
• Authors: Beibei Lin, Yeying Jin, Wending Yan, Wei Ye, Yuan Yuan and Robby T. Tan
• Abstract要約: Masked Autoencoder (MAE) は、訓練中の高度増強が高レベルのタスクに対して堅牢な表現をもたらすことを示す。 自己学習型夜間画像復調手法を提案する。 私たちのNightHaze、特に私たちのMAEのような自己学習は、厳しい拡張で訓練されたモデルが、入力されたヘイズ画像の視認性を効果的に改善することを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.395213789178275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Masked autoencoder (MAE) shows that severe augmentation during training produces robust representations for high-level tasks. This paper brings the MAE-like framework to nighttime image enhancement, demonstrating that severe augmentation during training produces strong network priors that are resilient to real-world night haze degradations. We propose a novel nighttime image dehazing method with self-prior learning. Our main novelty lies in the design of severe augmentation, which allows our model to learn robust priors. Unlike MAE that uses masking, we leverage two key challenging factors of nighttime images as augmentation: light effects and noise. During training, we intentionally degrade clear images by blending them with light effects as well as by adding noise, and subsequently restore the clear images. This enables our model to learn clear background priors. By increasing the noise values to approach as high as the pixel intensity values of the glow and light effect blended images, our augmentation becomes severe, resulting in stronger priors. While our self-prior learning is considerably effective in suppressing glow and revealing details of background scenes, in some cases, there are still some undesired artifacts that remain, particularly in the forms of over-suppression. To address these artifacts, we propose a self-refinement module based on the semi-supervised teacher-student framework. Our NightHaze, especially our MAE-like self-prior learning, shows that models trained with severe augmentation effectively improve the visibility of input haze images, approaching the clarity of clear nighttime images. Extensive experiments demonstrate that our NightHaze achieves state-of-the-art performance, outperforming existing nighttime image dehazing methods by a substantial margin of 15.5% for MUSIQ and 23.5% for ClipIQA.
• Abstract（参考訳）: Masked Autoencoder (MAE) は、訓練中の高度増強が高レベルのタスクに対して堅牢な表現をもたらすことを示す。 本稿では,MAEのようなフレームワークを夜間画像強調に応用し,実世界の夜間ハゼ劣化に対する耐性の高いネットワーク先行処理の高度化を実証する。 自己優先学習を用いた新しい夜間画像デハジング手法を提案する。 私たちの主な目新しさは、モデルが堅牢な事前学習を可能にする、厳格な拡張の設計にあります。 マスクを使用するMAEとは異なり、夜間画像の2つの重要な難題は、光効果とノイズの増大である。 トレーニング中,光効果を混合し,ノイズを付加し,その後にクリアイメージを復元することで,故意にクリアイメージを劣化させる。 これにより、モデルは明確な背景を学習できます。 グロー効果と光効果をブレンドした画像の画素強度値に近づくノイズ値を増加させることで、増倍は重くなり、より前もってより強くなる。 私たちの自己優先学習は、輝きを抑え、背景シーンの詳細を明らかにするのにかなり効果的ですが、場合によっては、特に過剰抑圧の形で残る望ましくないアーティファクトもいくつかあります。 これらのアーティファクトに対処するために,半教師付き教師学習フレームワークに基づく自己定義モジュールを提案する。 私たちのNightHaze、特に私たちのMAEのような自己学習は、厳しい拡張で訓練されたモデルは、入力されたヘイズ画像の視認性を効果的に改善し、明確な夜間画像の明瞭さに近づいたことを示している。 大規模な実験により、我々のNightHazeは最先端のパフォーマンスを達成し、既存の夜間画像復調法をMUSIQで15.5%、ClipIQAで23.5%で上回った。

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