RSUIGM：画像形成モデルを用いたリアルな合成水中画像生成

本論文では、下向き深さと視線距離（LOS）の両方を考慮に入れた新しい画像形成モデルを用いて、リアルな水中画像を合成する方法を提案します。このモデルをリアルな合成水中画像生成モデル（RSUIGM）と呼びます。海の光の相互作用は複雑なプロセスであり、劣化を捉えるために直接散乱現象と逆散乱現象の特定のモデリングが必要です。ほとんどの画像形成モデルは、複雑な放射伝達モデルと現場測定に依存して、水中画像の合成と復元を行います。典型的な画像形成モデルは、視線距離zのみを考慮し、直接光散乱の影響の推定において下向き深さdを無視します。最先端の画像形成モデルとは異なり、合成水中画像生成のための直接光推定における下向き日射量の依存関係を導出します。画像形成プロセスのモデリングのために、導出した下向き日射量を直接光散乱の推定に組み込み、提案したRSUIGMを使用してリアルな合成水中画像を生成します。これをRSUIGMデータセットと名付けます。提案したRSUIGMの有効性を、深層学習に基づく復元方法のトレーニングにRSUIGMデータセットを使用して示します。ベンチマークのリアルな水中画像データセットを使用して、復元画像の品質を最先端の方法と比較し、改善された結果を達成しました。さらに、リアルな水中画像とリアルな合成水中画像の分布を質的および量的に検証します。提案したRSUIGMデータセットはここから入手可能です。