論文の概要: FALCON: Frequency Adjoint Link with CONtinuous Density Mask for Fast Single Image Dehazing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00972v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 05:16:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 00:36:18.774117
• Title: FALCON: Frequency Adjoint Link with CONtinuous Density Mask for Fast Single Image Dehazing
• Title（参考訳）: FALCON: 高速単一画像デハージングのための連続密度マスク付き周波数結合リンク
• Authors: Donghyun Kim, Seil Kang, Seong Jae Hwang,
• Abstract要約: この研究は、品質と速度の両面で最先端の性能を達成するシングルイメージデハージングシステムであるFALCONを紹介する。 本研究では, 連続密度マスクを用いた大気散乱モデルに基づいて, 基礎となるヘイズ分布を利用する。 複数の最先端手法とアブレーション解析を含む実験は、FALCONの脱ハージング品質と速度の両方における異常な性能を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.703680337470285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image dehazing, addressing atmospheric interference like fog and haze, remains a pervasive challenge crucial for robust vision applications such as surveillance and remote sensing under adverse visibility. While various methodologies have evolved from early works predicting transmission matrix and atmospheric light features to deep learning and dehazing networks, they innately prioritize dehazing quality metrics, neglecting the need for real-time applicability in time-sensitive domains like autonomous driving. This work introduces FALCON (Frequency Adjoint Link with CONtinuous density mask), a single-image dehazing system achieving state-of-the-art performance on both quality and speed. Particularly, we develop a novel bottleneck module, namely, Frequency Adjoint Link, operating in the frequency space to globally expand the receptive field with minimal growth in network size. Further, we leverage the underlying haze distribution based on the atmospheric scattering model via a Continuous Density Mask (CDM) which serves as a continuous-valued mask input prior and a differentiable auxiliary loss. Comprehensive experiments involving multiple state-of-the-art methods and ablation analysis demonstrate FALCON's exceptional performance in both dehazing quality and speed (i.e., >$180 frames-per-second), quantified by metrics such as FPS, PSNR, and SSIM.
• Abstract（参考訳）: 霧や霧のような大気の干渉に対処するイメージデハジングは、監視やリモートセンシングといった堅牢な視覚的応用において、不透明な視界下で重要な課題である。 トランスミッションマトリックスや大気光の特徴を予測する初期の研究からディープラーニングやデハージングネットワークまで、さまざまな手法が進化してきたが、彼らは本来、デハージング品質の指標を優先し、自律運転のような時間に敏感な領域におけるリアルタイム適用性の必要性を無視した。 本研究では,FALCON(Frequency Adjoint Link with Continuous density mask)を導入する。 特に,周波数アジョイントリンクという新たなボトルネックモジュールを開発し,ネットワークサイズが最小限に抑えられた受容場をグローバルに拡張する。 さらに, 連続密度マスク (CDM) を用いた大気散乱モデルに基づく基礎的ヘイズ分布を, 連続値マスク入力と相違可能な補助損失として活用する。 複数の最先端の手法とアブレーション分析を含む総合的な実験は、FALCONのデハージング品質と速度(すなわち、1秒あたり180フレーム)において例外的な性能を示し、FPS、PSNR、SSIMなどのメトリクスによって定量化されている。

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