Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Physical Model-Guided Framework for Underwater Image Enhancement and Depth Estimation

論文の概要: A Physical Model-Guided Framework for Underwater Image Enhancement and Depth Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04230v1
Date: Fri, 5 Jul 2024 03:10:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-08 14:41:15.163481
Title: A Physical Model-Guided Framework for Underwater Image Enhancement and Depth Estimation
Title（参考訳）: 水中画像の強調と深さ推定のための物理モデルガイドフレームワーク
Authors: Dazhao Du, Enhan Li, Lingyu Si, Fanjiang Xu, Jianwei Niu, Fuchun Sun,
Abstract要約: 既存の水中画像強調手法では、深度や対光といった画像モデルパラメータを正確に推定することができない。先進的なUIEモデルとDeep Degradation Modelを併用したモデル誘導フレームワークを提案する。本フレームワークは水中の多様なシーンにまたがって顕著な拡張効果をもたらす。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.204227769408725
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Due to the selective absorption and scattering of light by diverse aquatic media, underwater images usually suffer from various visual degradations. Existing underwater image enhancement (UIE) approaches that combine underwater physical imaging models with neural networks often fail to accurately estimate imaging model parameters such as depth and veiling light, resulting in poor performance in certain scenarios. To address this issue, we propose a physical model-guided framework for jointly training a Deep Degradation Model (DDM) with any advanced UIE model. DDM includes three well-designed sub-networks to accurately estimate various imaging parameters: a veiling light estimation sub-network, a factors estimation sub-network, and a depth estimation sub-network. Based on the estimated parameters and the underwater physical imaging model, we impose physical constraints on the enhancement process by modeling the relationship between underwater images and desired clean images, i.e., outputs of the UIE model. Moreover, while our framework is compatible with any UIE model, we design a simple yet effective fully convolutional UIE model, termed UIEConv. UIEConv utilizes both global and local features for image enhancement through a dual-branch structure. UIEConv trained within our framework achieves remarkable enhancement results across diverse underwater scenes. Furthermore, as a byproduct of UIE, the trained depth estimation sub-network enables accurate underwater scene depth estimation. Extensive experiments conducted in various real underwater imaging scenarios, including deep-sea environments with artificial light sources, validate the effectiveness of our framework and the UIEConv model.
Abstract（参考訳）: 様々な水性媒質による光の選択的吸収と散乱のため、水中の画像は通常様々な視覚的劣化に悩まされる。既存の水中画像強調(UIE)アプローチでは、水中の物理画像モデルとニューラルネットワークを組み合わせて、深度や対光といった画像モデルパラメータを正確に見積もることができず、特定のシナリオでは性能が低下する。そこで本研究では,DDM(Deep Degradation Model)とUIE(Deep Degradation Model)を併用した物理モデル誘導フレームワークを提案する。 DDMには3つのよく設計されたサブネットワークが含まれており、様々な画像パラメータを正確に推定する: ベールリング光推定サブネットワーク、因子推定サブネットワーク、深さ推定サブネットワーク。推定パラメータと水中物理画像モデルに基づいて、水中画像と所望のクリーン画像の関係、すなわちUIEモデルの出力をモデル化することにより、拡張プロセスに物理的制約を課す。さらに、私たちのフレームワークはどんなUIEモデルとも互換性がありますが、UIEConvと呼ばれるシンプルで効果的な完全に畳み込みのUIEモデルを設計します。 UIEConvは、デュアルブランチ構造による画像拡張にグローバル機能とローカル機能の両方を使用する。フレームワーク内でトレーニングされたUIEConvは、多様な水中シーンにまたがる顕著な拡張結果を達成する。さらに、UIEの副産物として、トレーニングされた深度推定サブネットワークは、正確な海底深度推定を可能にする。人工光源を用いた深海環境を含む様々な水中イメージングシナリオで実施された大規模な実験は、我々のフレームワークとUIEConvモデルの有効性を検証した。

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