Selbstanregende Dehazing-Transformatoren mit Tiefenkonsistenz zur Verbesserung der Bildqualität

Core Concepts

Durch die Verwendung der Tiefenkonsistenz zwischen nebeligen und klaren Bildern als Prompt kann das vorgeschlagene Verfahren die Leistung von Dehazing-Modellen verbessern und realistischere Ergebnisse erzielen.

Abstract

Die Kernidee des vorgestellten Verfahrens ist es, die Tiefenkonsistenz zwischen nebeligen Bildern und ihren klaren Gegenstücken als Prompt zu verwenden, um Dehazing-Modelle bei der Entfernung von Nebelrückständen zu unterstützen. Zunächst wird der Tiefenunterschied zwischen dem nebeligen Eingangsbild und seinem klaren Gegenstück berechnet. Dieser Tiefenunterschied wird dann als Prompt verwendet, um ein Prompt-Einbettungsmodul und ein Prompt-Aufmerksamkeitsmodul in einem Transformator-basierten Dehazing-Netzwerk zu integrieren. Das Prompt-Einbettungsmodul kombiniert den Prompt linear mit den tiefen Merkmalen, um Nebelrückstände besser wahrzunehmen. Das Prompt-Aufmerksamkeitsmodul verwendet selbstaufmerksame Mechanismen, die durch den Prompt gesteuert werden, um mehr Aufmerksamkeit auf Nebelrückstände zu lenken und diese besser zu entfernen. Da die Tiefeninformationen der klaren Bilder bei der Inferenz nicht verfügbar sind und die durch einmalige Vorwärtsausführung erzeugten entnebelten Bilder immer noch Nebelrückstände enthalten können, wird ein kontinuierliches Selbstprompt-Inferenzverfahren vorgeschlagen. Dabei wird das Dehazing-Modell iterativ korrigiert, indem das Bild selbst als Prompt verwendet wird, um schrittweise zu besseren nebelfreien Ergebnissen zu gelangen. Umfangreiche Experimente zeigen, dass das vorgeschlagene Verfahren im Vergleich zu State-of-the-Art-Ansätzen auf synthetischen und realen Datensätzen in Bezug auf Wahrnehmungsmetriken wie NIQE, PI und PIQE bessere Ergebnisse erzielt.

Stats

Die Tiefe des klaren Bildes ist im Vergleich zum nebeligen Bild oft inkonsistent, was auf die Auswirkungen von Nebelrückständen hinweist. Die Differenz zwischen den geschätzten Tiefen des nebeligen Bildes und des klaren Bildes kann verwendet werden, um die Regionen mit Nebelrückständen zu lokalisieren.

Quotes

"Durch die Verwendung der Tiefenkonsistenz von nebeligen Bildern und ihren klaren Gegenstücken als Prompt kann das vorgeschlagene Verfahren die Leistung von Dehazing-Modellen verbessern und realistischere Ergebnisse erzielen." "Da die Tiefeninformationen der klaren Bilder bei der Inferenz nicht verfügbar sind und die durch einmalige Vorwärtsausführung erzeugten entnebelten Bilder immer noch Nebelrückstände enthalten können, wird ein kontinuierliches Selbstprompt-Inferenzverfahren vorgeschlagen."

Key Insights Distilled From

SelfPromer

by Cong Wang,Ji... at arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2303.07033.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man das vorgeschlagene Verfahren auf andere Bildverarbeitungsaufgaben wie Bildrestaurierung oder Bildschärfung erweitern?

Das vorgeschlagene Verfahren der Tiefenkonsistenz als Prompt für die Bilddehazierung könnte auf andere Bildverarbeitungsaufgaben wie Bildrestaurierung oder Bildschärfung erweitert werden, indem ähnliche Konzepte angewendet werden. Zum Beispiel könnte man die Idee der Tiefenkonsistenz nutzen, um bei der Bildrestaurierung die Konsistenz von strukturellen Merkmalen zwischen beschädigten und restaurierten Bildern zu gewährleisten. Dies könnte dazu beitragen, Artefakte zu reduzieren und realistischere restaurierte Bilder zu erzeugen. Bei der Bildschärfung könnte die Tiefenkonsistenz verwendet werden, um sicherzustellen, dass die Schärfungsinformationen konsistent und realistisch sind, um ein verbessertes Schärfeergebnis zu erzielen.

Welche anderen Merkmale oder Informationen könnten neben der Tiefenkonsistenz als Prompt verwendet werden, um die Leistung von Dehazing-Modellen weiter zu verbessern?

Neben der Tiefenkonsistenz könnten auch andere Merkmale oder Informationen als Prompt verwendet werden, um die Leistung von Dehazing-Modellen weiter zu verbessern. Ein vielversprechendes Merkmal könnte die Farbkonsistenz sein, da Haze oft zu Farbverschiebungen und Unschärfen führt. Durch die Verwendung von Farbkonsistenz als Prompt könnten Dehazing-Modelle besser in der Lage sein, Farbfehler zu korrigieren und realistischere Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus könnten Merkmale wie Texturkonsistenz, Kontrastinformationen oder sogar semantische Merkmale als Prompts dienen, um die Genauigkeit und Qualität der Dehazing-Ergebnisse weiter zu verbessern.

Wie könnte man das kontinuierliche Selbstprompt-Inferenzverfahren auf andere Anwendungen übertragen, in denen Referenzinformationen bei der Inferenz nicht verfügbar sind?

Das kontinuierliche Selbstprompt-Inferenzverfahren könnte auf andere Anwendungen übertragen werden, in denen Referenzinformationen bei der Inferenz nicht verfügbar sind, indem es als iteratives Korrekturverfahren eingesetzt wird. Zum Beispiel könnte dieses Verfahren in der Bildverbesserung eingesetzt werden, um Artefakte zu reduzieren und die Bildqualität schrittweise zu verbessern, ohne auf Referenzbilder angewiesen zu sein. In der Videoverarbeitung könnte das kontinuierliche Selbstprompt-Inferenzverfahren verwendet werden, um die Qualität von Echtzeitvideos zu verbessern, indem es iterative Korrekturen basierend auf den vorherigen Frames durchführt. Durch die Anpassung des Verfahrens an die spezifischen Anforderungen anderer Anwendungen könnte die Effektivität und Anwendbarkeit des kontinuierlichen Selbstprompt-Inferenzverfahrens erweitert werden.