FDCE-Net은 수중 이미지 향상을 위한 end-to-end 네트워크로, 두 가지 주요 구성 요소인 FS-Net과 DCE로 이루어져 있습니다.
FS-Net은 주파수 공간 잔차 블록(FSRB)을 활용하여 수중 이미지의 열화 요인을 주파수 영역에서 분리하고 개별적으로 향상시킵니다. 이를 통해 기존 방법들의 문제점인 향상 불균형을 해결할 수 있습니다.
DCE는 CNN과 Transformer 구조를 결합하여 공간 영역의 의미 정보와 색상 표현 간의 상관관계를 학습합니다. 이를 통해 다양한 수중 환경에서 적응적인 색상 쿼리를 생성하여 색상 복원 성능을 향상시킵니다.
FDCE-Net은 FS-Net의 초기 향상 결과와 DCE의 색상 정보를 융합하여 최종 향상된 이미지를 생성합니다. 실험 결과, FDCE-Net은 기존 최신 기법들에 비해 우수한 시각적 품질과 정량적 성능을 보여줍니다.
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