論文の概要: 6thGrid-Net: Unified Remote Sensing Image Dehazing Based on Color Restoration and Edge-Preserving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24149v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 08:05:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.797266
• Title: 6thGrid-Net: Unified Remote Sensing Image Dehazing Based on Color Restoration and Edge-Preserving
• Title（参考訳）: 6thGrid-Net:色復元とエッジ保存に基づく統合リモートセンシング画像デハージング
• Authors: Runci Bai, Kui Jiang, Xiang Chen, Chen Wu, Dianjie Lu, Guijuan Zhang, Zhuoran Zheng,
• Abstract要約: 6th Grid-Netは、リソース制約のあるエッジデバイスに適した、高度に効率的で統一されたリモートセンシング画像復元フレームワークである。 新たな6次元融合は、3D LUTの色再現能力を両格子の空間輝度の詳細とシームレスに統合する。 複数のベンチマークデータセットの実験では、6th Grid-Netがさまざまな劣化シナリオで最先端の復元品質を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.046559529296744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote sensing images are frequently degraded by adverse weather conditions, particularly clouds and haze, which severely impair downstream applications. Existing restoration methods typically rely on computationally heavy architectures or sequential pipelines (e.g., detail enhancement followed by color rendition) that suffer from mutual interference and artifact accumulation. Furthermore, recent unified grid-based approaches utilize fixed, isotropic interpolation kernels, neglecting the intrinsic low-dimensional manifold of natural images and inevitably causing edge blur. To address these limitations, we propose 6th Grid-Net, a highly efficient and unified remote sensing image restoration framework tailored for resource-constrained edge devices. Specifically, we construct a novel six-dimensional fusion tensor that seamlessly integrates the color rendition capabilities of 3D LUTs with the spatial-luminance detail preservation of bilateral grids. To overcome the drawbacks of standard trilinear interpolation, we introduce a manifold-adaptive high-dimensional sampling mechanism. This mechanism dynamically adjusts the interpolation kernel based on local edge orientation, texture strength, and color similarity, enabling simultaneous global color stylization and local edge refinement in a single forward pass. Additionally, an edge-aware grid smoothing constraint and dynamic quantization are incorporated to suppress ghosting artifacts and significantly compress the model size. Extensive experiments on multiple benchmark datasets demonstrate that 6th Grid-Net achieves state-of-the-art restoration quality across various degradation scenarios.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像は、悪天候、特に雲や迷路によってしばしば劣化し、下流の用途を著しく損なう。 既存の復元法は通常、相互干渉やアーティファクトの蓄積に苦しむ計算的に重いアーキテクチャやシーケンシャルパイプライン(例えば、詳細化と色再現)に依存している。 さらに、最近の統一グリッドベースのアプローチでは、固定された等方的補間カーネルを使用し、自然画像の内在的な低次元多様体を無視し、必然的にエッジのぼやけを引き起こす。 これらの制約に対処するため,資源制約のあるエッジデバイスに適した,高効率で統一されたリモートセンシング画像復元フレームワークである6th Grid-Netを提案する。 具体的には、3D LUTの色調を両格子の空間輝度の詳細保存とシームレスに統合する新しい6次元核融合テンソルを構築する。 標準トリリニア補間の欠点を克服するために,多様体適応型高次元サンプリング機構を導入する。 この機構は、局所的なエッジ配向、テクスチャ強度、色類似性に基づいて補間カーネルを動的に調整し、グローバルなカラースタイリゼーションと1つのフォワードパスでの局所的なエッジ改善を可能にする。 さらに、ゴーストアーティファクトを抑え、モデルサイズを著しく圧縮するために、エッジ対応グリッドスムースな制約と動的量子化を組み込む。 複数のベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、6th Grid-Netが様々な劣化シナリオで最先端の復元品質を達成することを示した。

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