HIFI-Net: A Novel Network for Enhancement to Underwater Images

要約

本論文では、水中画像の強化のための新しいネットワークを提案する。このネットワークには、強化融合ユニット（Reinforcement Fusion Unit: RFU）に基づくHaarウェーブレット画像のための強化融合モジュール（Reinforcement Fusion Module for Haar）が含まれており、元の画像とその中のいくつかの重要な情報を融合するために使用される。融合は、より良い強化のために達成される。このネットワークは、「Haar画像を融合画像にする」ので、HIFI-Netと呼ばれる。実験の結果，提案するHIFI-Netは，3つのデータセットにおいて，3つの通常の指標と1つの新しい指標で，多くの最新手法の中で最も良い性能を示すことがわかった．

要約(オリジナル)

A novel network for enhancement to underwater images is proposed in this paper. It contains a Reinforcement Fusion Module for Haar wavelet images (RFM-Haar) based on Reinforcement Fusion Unit (RFU), which is used to fuse an original image and some important information within it. Fusion is achieved for better enhancement. As this network make ‘Haar Images into Fusion Images’, it is called HIFI-Net. The experimental results show the proposed HIFI-Net performs best among many state-of-the-art methods on three datasets at three normal metrics and a new metric.

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