深度情報支援共同相互促進ネットワークによる単一画像の霧除去

単一の霧のかかった画像から明瞭な画像を復元することは、未解決の逆問題です。重要な研究の進展がなされたにもかかわらず、既存の多くの手法は、下流タスクが上流の霧除去を促進する役割を無視しています。霧の生成メカニズムの観点から、シーンの深度情報と霧のかかった画像の間に潜在的な関係があります。これに基づいて、単一画像を霧除去するための二重タスク共同相互促進フレームワークを提案します。このフレームワークは、深度推定と霧除去を二重タスク相互作用メカニズムによって統合し、両者のパフォーマンスの相互向上を実現します。二つのタスクの共同最適化を実現するために、差分認識を伴う代替実装メカニズムが開発されました。一方では、霧除去結果と理想的な画像の深度マップの間の差分認識を提案し、霧除去ネットワークが霧除去の非理想領域に注意を払うよう促します。他方では、霧のかかった画像の回復が難しい領域での深度推定パフォーマンスを改善することにより、霧除去ネットワークは霧のかかった画像の深度情報を明示的に使用して明瞭な画像の復元を支援できます。深度推定を促進するために、霧除去された画像と真実グラウンドの間の差分を利用して深度推定ネットワークが霧除去された非理想領域に焦点を当てるよう指導することを提案します。これにより、霧除去と深度推定は、相互に強化し合う方法でそれぞれの強みを活かすことができます。実験結果は、提案手法が最先端のアプローチよりも優れた性能を達成できることを示しています。ソースコードはhttps://github.com/zhoushen/IDCMPNetで公開されています。