Fugu-MT 論文翻訳(概要): A PDE-Based Image Dehazing Method via Atmospheric Scattering Theory

論文の概要: A PDE-Based Image Dehazing Method via Atmospheric Scattering Theory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08793v2
Date: Sun, 12 Oct 2025 13:26:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-14 22:41:56.0931
Title: A PDE-Based Image Dehazing Method via Atmospheric Scattering Theory
Title（参考訳）: 大気散乱理論によるPDEに基づく画像デハージング法
Authors: Liubing Hu, Pu Wang, Guangwei Gao, Chunyan Wang, Zhuoran Zheng,
Abstract要約: 単像脱ハージングのための新しい偏微分方程式(PDE)フレームワークを導入する。重要なイノベーションは、前もってダークチャネルによってガイドされた適応正則化メカニズムである。画像の忠実さを保ちながら,本手法の有効性を確認した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.305574997938685
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces a novel partial differential equation (PDE) framework for single-image dehazing. We embed the atmospheric scattering model into a PDE featuring edge-preserving diffusion and a nonlocal operator to maintain both local details and global structures. A key innovation is an adaptive regularization mechanism guided by the dark channel prior, which adjusts smoothing strength based on haze density. The framework's mathematical well-posedness is rigorously established by proving the existence and uniqueness of its weak solution in $H_0^1(\Omega)$. An efficient, GPU-accelerated fixed-point solver is used for implementation. Experiments confirm our method achieves effective haze removal while preserving high image fidelity, offering a principled alternative to purely data-driven techniques.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 単像脱ハージングのための新しい偏微分方程式(PDE)フレームワークを提案する。大気散乱モデルをエッジ保存拡散を特徴とするPDEと非局所演算子に埋め込み,局所的詳細と大域的構造を両立させる。鍵となる革新は、暗チャネルによって導かれる適応正則化機構であり、これはヘイズ密度に基づいて滑らかな強度を調整する。このフレームワークの数学的健全性は、その弱解の存在と一意性を$H_0^1(\Omega)$で証明することによって厳密に確立される。効率的なGPU加速固定点解法が実装に使用される。実験により,画像の忠実さを保ちながら効果的なヘイズ除去を実現し,純粋にデータ駆動技術に代わる基本的手法を提供する。

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