論文の概要: Beyond Aesthetics: Quantifying Information Loss in Turbid Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26295v1
• Date: Wed, 24 Jun 2026 18:40:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.055846
• Title: Beyond Aesthetics: Quantifying Information Loss in Turbid Scenes
• Title（参考訳）: 美学を超えて - タービッドシーンにおける情報損失の定量化
• Authors: Vasiliki Ismiroglou, Stefan H. Bengtson, Tasos Benos, Thomas B. Moeslund, Malte Pedersen,
• Abstract要約: 本稿では,極度の濁度下で撮影された1,320枚の画像からなる,Turbid Underwater Baseline (TUB)データセットについて紹介する。 また、位相共役写像から導出されるコントラストに不変な計量であるPCDを提案する。 実画像と合成画像の両方において,PCDはインスタンス分割モデルの性能と強く相関していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.595056641781245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visibility in underwater environments degrades rapidly under turbid conditions, yet the effects on computer-vision models remain unclear. This issue is compounded by reliance on synthetic turbidity datasets, which may misrepresent real-world information loss. To address this gap, we introduce the Turbid Underwater Baseline (TUB) dataset, comprising 1,320 images captured under extreme turbidity and over 16,000 high-confidence ground-truth segmentation masks. We additionally propose PCD, a metric derived from phase congruency maps that is invariant to contrast and aims to capture the loss of structural information in real turbidity. We show that PCD correlates strongly with the performance of instance segmentation models on both real and synthetic turbid images, whereas common metrics in the field show weak to no correlation at all. The dataset and relevant code can be found on the project page: https://vap.aau.dk/pcd
• Abstract（参考訳）: 水中環境の可視性は、濁った環境下で急速に低下するが、コンピュータビジョンモデルへの影響は未だ不明である。 この問題は、現実世界の情報損失を誤って表現する可能性のある合成濁度データセットに依存することで複雑化されている。 このギャップに対処するため,超大気圧下で撮影された1,320枚の画像と16,000枚以上の高信頼地下トラス・セグメンテーション・マスクからなるTurbid Underwater Baseline (TUB)データセットを導入した。 また, 位相共役写像から導出されるパラメータであるPCDを提案し, 実際の濁度における構造情報の損失を捉えることを目的とする。 実画像と合成タービッド画像の両方において,PCDはインスタンスセグメンテーションモデルの性能と強く相関することを示した。 データセットと関連するコードは、プロジェクトページで見ることができる。

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