論文の概要: UDBE: Unsupervised Diffusion-based Brightness Enhancement in Underwater Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16211v1
- Date: Mon, 27 Jan 2025 17:01:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:58:02.632315
- Title: UDBE: Unsupervised Diffusion-based Brightness Enhancement in Underwater Images
- Title（参考訳）: UDBE:水中画像における教師なし拡散に基づく明度向上
- Authors: Tatiana Taís Schein, Gustavo Pereira de Almeira, Stephanie Loi Brião, Rodrigo Andrade de Bem, Felipe Gomes de Oliveira, Paulo L. J. Drews-Jr,
- Abstract要約: 本研究は,拡散モデルを用いた水中画像強調のための新しい教師なし学習手法を導入する。
UDBEと呼ばれるこの手法は条件拡散に基づいて、未ペア画像の明るさの詳細を維持する。
提案手法は, 水中画像ベンチマークであるUIEB, SUIM, RUIEのデータセットにおいて, 精度の高い精度が得られることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0775419935941009
- License:
- Abstract: Activities in underwater environments are paramount in several scenarios, which drives the continuous development of underwater image enhancement techniques. A major challenge in this domain is the depth at which images are captured, with increasing depth resulting in a darker environment. Most existing methods for underwater image enhancement focus on noise removal and color adjustment, with few works dedicated to brightness enhancement. This work introduces a novel unsupervised learning approach to underwater image enhancement using a diffusion model. Our method, called UDBE, is based on conditional diffusion to maintain the brightness details of the unpaired input images. The input image is combined with a color map and a Signal-Noise Relation map (SNR) to ensure stable training and prevent color distortion in the output images. The results demonstrate that our approach achieves an impressive accuracy rate in the datasets UIEB, SUIM and RUIE, well-established underwater image benchmarks. Additionally, the experiments validate the robustness of our approach, regarding the image quality metrics PSNR, SSIM, UIQM, and UISM, indicating the good performance of the brightness enhancement process. The source code is available here: https://github.com/gusanagy/UDBE.
- Abstract（参考訳）: 水中環境における活動はいくつかのシナリオにおいて最重要であり、水中画像強調技術の継続的な開発を促進する。
この領域における大きな課題は、画像がキャプチャされる深さが増加し、より暗い環境が生まれることである。
既存の水中画像強調法はノイズ除去と色調整に重点を置いており、明るさ向上に特化している作品はほとんどない。
本研究は,拡散モデルを用いた水中画像強調のための新しい教師なし学習手法を導入する。
UDBEと呼ばれるこの手法は条件拡散に基づいて、未ペア画像の明るさの詳細を維持する。
入力画像は、カラーマップとSNR(Signal-Noise Relation Map)とを組み合わせて、安定したトレーニングを確保し、出力画像における色歪みを防止する。
提案手法は, 水中画像ベンチマークであるUIEB, SUIM, RUIEのデータセットにおいて, 精度の高い精度が得られることを示す。
さらに, 画像品質指標PSNR, SSIM, UIQM, UISMに関して, 本手法のロバスト性を検証し, 輝度向上プロセスの優れた性能を示す。
ソースコードは、https://github.com/gusanagy/UDBE.comで入手できる。
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