論文の概要: Haze Removal via Regional Saturation-Value Translation and Soft Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12054v1
• Date: Sun, 7 Jan 2024 07:52:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-25 07:46:43.516771
• Title: Haze Removal via Regional Saturation-Value Translation and Soft Segmentation
• Title（参考訳）: 局所飽和値変換とソフトセグメンテーションによるヘイズ除去
• Abstract要約: 本稿では,地域飽和値変換(RSVT)と呼ばれる,先行した単一画像デハージングを提案する。 RSVTは、HSV色空間におけるヘイズフリー点とヘイズフリー点の関係に関する2つの重要な観測に基づいて開発された。 様々な合成および現実的な乱雑な画像データセットの実験結果から,提案手法が色歪み問題にうまく対処できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a single image dehazing prior, called Regional Saturation-Value Translation (RSVT), to tackle the color distortion problems caused by conventional dehazing approaches in bright regions. The RSVT prior is developed based on two key observations regarding the relationship between hazy and haze-free points in the HSV color space. First, the hue component shows marginal variation between corresponding hazy and haze-free points, consolidating a hypothesis that the pixel value variability induced by haze primarily occurs in the saturation and value spaces. Second, in the 2D saturation-value coordinate system, most lines passing through hazy-clean point pairs are likely to intersect near the atmospheric light coordinates. Accordingly, haze removal for the bright regions can be performed by properly translating saturation-value coordinates. In addition, an effective soft segmentation method based on a morphological min-max channel is introduced. By combining the soft segmentation mask with the RSVT prior, a comprehensive single image dehazing framework is devised. Experimental results on various synthetic and realistic hazy image datasets demonstrate that the proposed scheme successfully addresses color distortion issues and restores visually appealing images. The code of this work is available at https://github.com/tranleanh/rsvt.
• Abstract（参考訳）: そこで本稿では, 従来の鮮やかな領域における色歪み問題に対処するため, 地域飽和値変換 (RSVT) と呼ばれる単一画像デハージング手法を提案する。 RSVTは、HSV色空間におけるヘイズフリー点とヘイズフリー点の関係に関する2つの重要な観測に基づいて開発された。 第一に、色成分は対応するハズフリー点とハズフリー点の間の限界変動を示し、ハズによって誘導される画素値の変動が主に飽和と値空間で起こるという仮説を固める。 第二に、2次元飽和値座標系では、ほとんどの線が大気中の光の座標の近くで交わりやすい。 これにより、飽和値座標を適切に翻訳することにより、明るい領域に対するヘイズ除去を行うことができる。 また, モルフォロジー min-max チャネルに基づく効果的なソフトセグメンテーション手法を提案する。 ソフトセグメンテーションマスクとRSVTを併用することにより、総合的な単一画像デハージングフレームワークが考案される。 様々な合成および現実的なハジー画像データセットの実験結果から,提案手法が色歪み問題に対処し,視覚的に魅力的な画像の復元に成功していることが示された。 この作業のコードはhttps://github.com/tranleanh/rsvt.comで公開されている。

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