Transmission and Color-guided Network for Underwater Image Enhancement

要約

近年、海洋産業の発展に伴い、水中画像の向上が大きな注目を集めています。
残念ながら、水中での光の伝播は水域に吸収され、浮遊粒子によって散乱され、その結果、色のずれやコントラストの低下が生じます。
これら 2 つの問題を解決するために、水中画像強化のための適応伝送および動的カラー ガイド ネットワーク (ATDCnet と呼ばれる) を提案します。
特に、物理学の知識を活用するために、ネットワークをより適切にガイドする適応型伝送指向モジュール (ATM) を設計します。
色偏差の問題に対処するために、強調された画像の色を後処理する動的カラーガイド モジュール (DCM) を設計します。
さらに、色復元とコントラスト強調を同時に実行するために、エンコーダ デコーダベースの補償 (EDC) 構造と多段階の特徴融合メカニズムを注意深く設計します。
広範な実験により、複数のベンチマーク データセットに対する ATDCnet の最先端のパフォーマンスが実証されています。

要約(オリジナル)

In recent years, with the continuous development of the marine industry, underwater image enhancement has attracted plenty of attention. Unfortunately, the propagation of light in water will be absorbed by water bodies and scattered by suspended particles, resulting in color deviation and low contrast. To solve these two problems, we propose an Adaptive Transmission and Dynamic Color guided network (named ATDCnet) for underwater image enhancement. In particular, to exploit the knowledge of physics, we design an Adaptive Transmission-directed Module (ATM) to better guide the network. To deal with the color deviation problem, we design a Dynamic Color-guided Module (DCM) to post-process the enhanced image color. Further, we design an Encoder-Decoder-based Compensation (EDC) structure with attention and a multi-stage feature fusion mechanism to perform color restoration and contrast enhancement simultaneously. Extensive experiments demonstrate the state-of-the-art performance of the ATDCnet on multiple benchmark datasets.

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