論文の概要: Underwater Variable Zoom-Depth-Guided Perception Network for Underwater Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17883v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 12:42:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 18:51:42.787297
• Title: Underwater Variable Zoom-Depth-Guided Perception Network for Underwater Image Enhancement
• Title（参考訳）: 水中画像強調のための水中可変ズーム奥行き誘導知覚ネットワーク
• Authors: Zhixiong Huang, Xinying Wang, Jinjiang Li, Shenglan Liu, Lin Feng,
• Abstract要約: 水中可変ズーム(UVZ)と呼ばれる新しい深度誘導型知覚UIEフレームワークを提案する。 UVZは、予測された深度マップを利用することで、近距離シナリオを解析し、異なる領域における局所的および非局所的知覚を可能にする。 5つのベンチマークデータセットの実験は、UVZが優れた視覚的ゲインを達成し、有望な定量的指標を提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.924968700988627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Underwater scenes intrinsically involve degradation problems owing to heterogeneous ocean elements. Prevailing underwater image enhancement (UIE) methods stick to straightforward feature modeling to learn the mapping function, which leads to limited vision gain as it lacks more explicit physical cues (e.g., depth). In this work, we investigate injecting the depth prior into the deep UIE model for more precise scene enhancement capability. To this end, we present a novel depth-guided perception UIE framework, dubbed underwater variable zoom (UVZ). Specifically, UVZ resorts to a two-stage pipeline. First, a depth estimation network is designed to generate critical depth maps, combined with an auxiliary supervision network introduced to suppress estimation differences during training. Second, UVZ parses near-far scenarios by harnessing the predicted depth maps, enabling local and non-local perceiving in different regions. Extensive experiments on five benchmark datasets demonstrate that UVZ achieves superior visual gain and delivers promising quantitative metrics. Besides, UVZ is confirmed to exhibit good generalization in some visual tasks, especially in unusual lighting conditions. The code, models and results are available at: https://github.com/WindySprint/UVZ.
• Abstract（参考訳）: 水中のシーンは、不均一な海洋要素による劣化問題に本質的に関係している。 水中画像強調法(UIE)は、単純な特徴モデリングによってマッピング関数を学習し、より明確な物理的手がかり(例えば深度)が欠如しているため、視力の上昇が制限される。 そこで本研究では,より精密なシーン強調機能を実現するために,より深いUIEモデルに先行して深度を注入することを検討した。 この目的のために,水中可変ズーム (UVZ) と呼ばれる新しい深度誘導型知覚UIEフレームワークを提案する。 具体的には、UVZは2段階のパイプラインを利用する。 第一に、深度推定ネットワークは、訓練中の推定差を抑えるために導入された補助的な監視ネットワークと組み合わせて、臨界深度マップを生成するように設計されている。 第二に、UVZは予測された深度マップを利用することで、近距離シナリオを解析し、異なる領域における局所的および非局所的知覚を可能にする。 5つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、UVZが優れた視覚的ゲインを達成し、有望な定量的指標を提供することを示す。 さらに、UVZは視覚的なタスク、特に異常な照明条件において、優れた一般化を示すことが確認されている。 コード、モデル、および結果は、https://github.com/WindySprint/UVZ.comで公開されている。

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