Core Concepts
提案手法は、深度情報と画像除霧を統合し、双方向の最適化を実現するためのデュアルタスク相互作用メカニズムを使用しています。
Abstract
この研究では、単一の曇り空画像から明確な画像を回復することが開かれた逆問題であることが強調されています。多くの既存手法は、下流タスクが上流の除霧にどのような影響を与えるかを無視しており、提案手法はこの関係性に焦点を当てています。深度情報推定と除霧を組み合わせたデュアルタスク協力フレームワークが提案されており、両者のパフォーマンス向上が実現されています。さらに、異なる領域での差異知覚に基づいたデュアルタスク相互作用メカニズムが設計されており、深度推定と画像除霧をシームレスに統合しています。
Stats
提案手法はSSIMで最良値を達成しました。
実験結果はPSNRで比較可能なスコアを示しました。
リアルワールドイメージでも提案手法は他の手法よりも優れた効果を達成しました。
Quotes
"The proposed method improves the depth estimation on hazy images by perceiving the difference between the output results of the dehazing network and the expected results."
"Experimental results show that the proposed method can achieve better performance than that of the state-of-the-art approaches."