論文の概要: VRS-UIE: Value-Driven Reordering Scanning for Underwater Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01224v2
• Date: Wed, 15 Oct 2025 11:30:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 15:32:13.491636
• Title: VRS-UIE: Value-Driven Reordering Scanning for Underwater Image Enhancement
• Title（参考訳）: VRS-UIE:水中画像強調のための値駆動リダクションスキャン
• Authors: Kui Jiang, Yan Luo, Junjun Jiang, Ke Gu, Nan Ma, Xianming Liu,
• Abstract要約: 状態空間モデル(SSM)は、線形複雑性と大域的受容場のために、視覚タスクの有望なバックボーンとして登場した。 大型で均質だが無意味な海洋背景の優位性は、希少で価値ある標的の特徴表現応答を希薄にすることができる。 水中画像強調(UIE)のための新しい値駆動リダクションスキャンフレームワークを提案する。 本フレームワークは, 水バイアスを効果的に抑制し, 構造や色彩の忠実さを保ち, 優れた向上性能(WMambaを平均0.89dB超える)を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.78586859995333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State Space Models (SSMs) have emerged as a promising backbone for vision tasks due to their linear complexity and global receptive field. However, in the context of Underwater Image Enhancement (UIE), the standard sequential scanning mechanism is fundamentally challenged by the unique statistical distribution characteristics of underwater scenes. The predominance of large-portion, homogeneous but useless oceanic backgrounds can dilute the feature representation responses of sparse yet valuable targets, thereby impeding effective state propagation and compromising the model's ability to preserve both local semantics and global structure. To address this limitation, we propose a novel Value-Driven Reordering Scanning framework for UIE, termed VRS-UIE. Its core innovation is a Multi-Granularity Value Guidance Learning (MVGL) module that generates a pixel-aligned value map to dynamically reorder the SSM's scanning sequence. This prioritizes informative regions to facilitate the long-range state propagation of salient features. Building upon the MVGL, we design a Mamba-Conv Mixer (MCM) block that synergistically integrates priority-driven global sequencing with dynamically adjusted local convolutions, thereby effectively modeling both large-portion oceanic backgrounds and high-value semantic targets. A Cross-Feature Bridge (CFB) further refines multi-level feature fusion. Extensive experiments demonstrate that our VRS-UIE framework sets a new state-of-the-art, delivering superior enhancement performance (surpassing WMamba by 0.89 dB on average) by effectively suppressing water bias and preserving structural and color fidelity. Furthermore, by incorporating efficient convolutional operators and resolution rescaling, we construct a light-weight yet effective scheme, VRS-UIE-S, suitable for real-time UIE applications.
• Abstract（参考訳）: 状態空間モデル(SSM)は、その線形複雑度とグローバルな受容領域のために、ビジョンタスクの有望なバックボーンとして登場した。 しかし、水中画像強調(UIE)の文脈では、標準的なシーケンシャルスキャン機構は、水中シーンの独特な統計分布特性により、基本的には困難である。 大規模で均質だが無意味な海洋背景の優位性は、希少で価値ある目標の特徴表現応答を減らし、効果的な状態伝播を阻害し、局所的な意味論とグローバルな構造の両方を保存するモデルの能力を損なう。 この制限に対処するため,我々はVRS-UIEと呼ばれるUIEのための新しい値駆動リオーダースキャンフレームワークを提案する。 中心となるイノベーションは、SSMのスキャニングシーケンスを動的に並べ替えるピクセル整合値マップを生成するMVGL(Multi-Granularity Value Guidance Learning)モジュールである。 これは、有能な特徴の長距離状態伝播を促進するために、情報領域を優先する。 MVGL上に構築したMamba-Conv Mixer (MCM) ブロックは,動的に調整された局所的な畳み込みと優先度駆動のグローバルシークエンシングを相乗的に統合し,大域的な背景と高価値なセマンティックターゲットの両方を効果的にモデル化する。 クロスフィーチャーブリッジ (CFB) は多層機能融合をさらに洗練する。 我々のVRS-UIEフレームワークは、水バイアスを効果的に抑制し、構造と色彩の忠実さを保ち、優れた強化性能(平均で平均0.89dBのWMambaを通過)を提供する。 さらに、効率的な畳み込み演算子と解像度再スケーリングを組み込むことで、リアルタイムUIEアプリケーションに適した軽量で効果的なVRS-UIE-Sを構築する。

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