본 논문은 수중 이미지 향상을 위한 PDCFNet 네트워크를 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:
기존 합성곱 연산이 이미지 세부 정보를 다소 약화시키는 한계를 극복하기 위해, 픽셀 차이 합성곱(PDC)을 도입하여 고주파 특징을 효과적으로 추출한다. 이를 통해 세부 정보와 질감 향상을 달성한다.
다중 수준의 특징을 효과적으로 융합하기 위해 특징 융합 모듈(FFM)을 설계하였다. FFM은 다양한 수준의 특징을 연결하고 곱셈 연산을 수행하여 특징 간 상호작용을 강화한다.
제안한 PDCFNet은 UIEB, EUVP, U45 데이터셋에서 기존 최신 방법들을 능가하는 우수한 정량적, 정성적 성능을 보였다. 특히 색상 복원, 세부 정보 향상, 다양한 수중 환경에서의 강건성이 두드러졌다.
히스토그램 분석과 화이트 밸런스 테스트를 통해 PDCFNet의 색상 복원 능력을 추가로 검증하였다.
모듈별 성능 분석을 통해 PDC와 다중 수준 특징 융합이 수중 이미지 향상에 효과적임을 확인하였다.
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