論文の概要: Underwater Image Enhancement via Dehazing and Color Restoration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09779v1
- Date: Sun, 15 Sep 2024 15:58:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 17:30:41.925934
- Title: Underwater Image Enhancement via Dehazing and Color Restoration
- Title（参考訳）: 脱毛・色復元による水中画像の強調
- Authors: Chengqin Wu, Shuai Yu, Qingson Hu, Jingxiang Xu, Lijun Zhang,
- Abstract要約: 既存の水中画像強調法は、ヘイズとカラーキャストを統一的な劣化過程として扱う。
水中画像の品質を向上させるために,視覚トランス (ViT) ベースのネットワーク (WaterFormer と呼ぶ) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.263563715287045
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid development of marine engineering projects such as marine resource extraction and oceanic surveys, underwater visual imaging and analysis has become a critical technology. Unfortunately, due to the inevitable non-linear attenuation of light in underwater environments, underwater images and videos often suffer from low contrast, blurriness, and color degradation, which significantly complicate the subsequent research. Existing underwater image enhancement methods often treat the haze and color cast as a unified degradation process and disregard their independence and interdependence, which limits the performance improvement. Here, we propose a Vision Transformer (ViT)-based network (referred to as WaterFormer) to improve the underwater image quality. WaterFormer contains three major components: a dehazing block (DehazeFormer Block) to capture the self-correlated haze features and extract deep-level features, a Color Restoration Block (CRB) to capture self-correlated color cast features, and a Channel Fusion Block (CFB) to capture fusion features within the network. To ensure authenticity, a soft reconstruction layer based on the underwater imaging physics model is included. To improve the quality of the enhanced images, we introduce the Chromatic Consistency Loss and Sobel Color Loss to train the network. Comprehensive experimental results demonstrate that WaterFormer outperforms other state-of-the-art methods in enhancing underwater images.
- Abstract（参考訳）: 海洋資源抽出や海洋調査などの海洋工学プロジェクトの急速な発展に伴い、水中のビジュアルイメージングと分析が重要な技術となっている。
残念なことに、水中環境における光の避けられない非線形減衰のため、水中の画像やビデオは低コントラスト、ぼかし、色劣化に悩まされ、その後の研究を著しく複雑にしている。
既存の水中画像強調法は、ヘイズとカラーキャストを統一的な劣化過程として扱い、独立性や相互依存を無視し、性能改善を制限していることが多い。
本稿では,水中画像の品質を向上させるために,視覚変換器(ViT)ベースのネットワーク(WaterFormer)を提案する。
WaterFormerには3つの主要なコンポーネントが含まれている: 自己相関型ヘイズ機能をキャプチャし、深いレベルの特徴を抽出するデハズブロック(DehazeFormer Block)、自己相関型カラーキャスト機能をキャプチャするカラー復元ブロック(CRB)、ネットワーク内の融合機能をキャプチャするチャンネルフュージョンブロック(CFB)である。
信頼性を確保するため、水中イメージング物理モデルに基づくソフトリコンストラクション層を含む。
改良画像の品質向上のために,ネットワークのトレーニングにクロマティック一貫性損失とソベルカラー損失を導入する。
総合的な実験結果から、ウォーターホルダーは水中画像の高精細化において、他の最先端の手法よりも優れていることが示されている。
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