Der Artikel beschreibt die Konstruktion des ersten synthetischen Datensatzes für die Verbesserung von Unterwasservideos (SUVE) und die Entwicklung eines neuen Modells namens UVENet, das die zeitlichen Beziehungen zwischen den Frames nutzt, um Unterwasservideos effektiv zu verbessern.
Der Datensatz SUVE umfasst 840 Paare von Unterwasservideos und ihren entsprechenden Referenzvideos, die eine große Bandbreite an Unterwasseraufnahmebedingungen abdecken. Basierend auf diesem Datensatz entwickeln die Autoren das UVENet-Modell, das mehrere Frames gleichzeitig verarbeitet und die Beziehungen zwischen den Frames nutzt, um eine bessere Verbesserungsleistung zu erzielen.
Im Vergleich zu bestehenden Methoden zur Einzelbildverbesserung zeigt UVENet in umfangreichen Experimenten auf synthetischen und realen Unterwasservideos eine überlegene Leistung sowohl in Bezug auf die Bildqualität der einzelnen Frames als auch auf die zeitliche Kontinuität der Videos.
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by Dazhao Du,En... ב- arxiv.org 03-19-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.11506.pdfשאלות מעמיקות