Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mamba-UIE: Enhancing Underwater Images with Physical Model Constraint

論文の概要: Mamba-UIE: Enhancing Underwater Images with Physical Model Constraint

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19248v1
Date: Sat, 27 Jul 2024 13:22:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-30 19:11:23.394672
Title: Mamba-UIE: Enhancing Underwater Images with Physical Model Constraint
Title（参考訳）: Mamba-UIE:物理モデル制約による水中画像の強調
Authors: Song Zhang, Yuqing Duan, Dong Ana, Daoliang Li, Ran Zhao,
Abstract要約: 水中画像強調(UIE)では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は長距離依存関係のモデリングに固有の制限がある。本研究では,物理モデルによる制約に基づく水中画像強調フレームワークであるMamba-UIEを提案する。提案したMamba-UIEは既存の最先端手法よりも優れており,PSNRは27.13で,SSIMは0.93である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.788516672280936
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In underwater image enhancement (UIE), convolutional neural networks (CNN) have inherent limitations in modeling long-range dependencies and are less effective in recovering global features. While Transformers excel at modeling long-range dependencies, their quadratic computational complexity with increasing image resolution presents significant efficiency challenges. Additionally, most supervised learning methods lack effective physical model constraint, which can lead to insufficient realism and overfitting in generated images. To address these issues, we propose a physical model constraint-based underwater image enhancement framework, Mamba-UIE. Specifically, we decompose the input image into four components: underwater scene radiance, direct transmission map, backscatter transmission map, and global background light. These components are reassembled according to the revised underwater image formation model, and the reconstruction consistency constraint is applied between the reconstructed image and the original image, thereby achieving effective physical constraint on the underwater image enhancement process. To tackle the quadratic computational complexity of Transformers when handling long sequences, we introduce the Mamba-UIE network based on linear complexity state space models (SSM). By incorporating the Mamba in Convolution block, long-range dependencies are modeled at both the channel and spatial levels, while the CNN backbone is retained to recover local features and details. Extensive experiments on three public datasets demonstrate that our proposed Mamba-UIE outperforms existing state-of-the-art methods, achieving a PSNR of 27.13 and an SSIM of 0.93 on the UIEB dataset. Our method is available at https://github.com/zhangsong1213/Mamba-UIE.
Abstract（参考訳）: 水中画像強調(UIE)では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は長距離依存のモデリングに固有の制限があり、グローバルな特徴の回復にはあまり効果がない。トランスフォーマーは長距離依存のモデリングに優れていますが、画像解像度の増大に伴う2次計算の複雑さは、大きな効率上の課題を示します。さらに、ほとんどの教師付き学習手法は効果的な物理モデル制約を欠いているため、現実主義が不十分になり、生成した画像に過度に適合する可能性がある。これらの課題に対処するために,物理モデル制約に基づく水中画像強調フレームワークであるMamba-UIEを提案する。具体的には、入力画像を水中のシーンラディアンス、ダイレクトトランスミッションマップ、バックスキャッタートランスミッションマップ、グローバルバックグラウンドライトの4つのコンポーネントに分解する。これらの部品は、改良された水中画像形成モデルに従って再組み立てされ、再構成画像と原画像との再構成一貫性制約が適用され、水中画像強調処理に有効な物理的制約が達成される。長い列を扱う場合の変換器の2次計算複雑性に対処するために,線形複雑性状態空間モデル(SSM)に基づくMamba-UIEネットワークを導入する。コンボリューションブロックにMambaを組み込むことで、長距離依存はチャネルレベルと空間レベルの両方でモデル化され、CNNバックボーンは局所的な特徴と詳細を回復するために保持される。 3つの公開データセットに対する大規模な実験により、提案したMamba-UIEは既存の最先端手法より優れており、PSNRは27.13、SSIMは0.93であることがわかった。私たちのメソッドはhttps://github.com/zhangsong1213/Mamba-UIEで利用可能です。

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