利用雾线与新定量数据集的水下单图像色彩复原
计算机视觉与模式识别
2019-03-26 v3
摘要
水下图像存在色彩失真与低对比度问题，因为光在水中传播时会发生衰减。与陆地图像假设衰减在光谱上均匀不同，水下衰减随波长变化。衰减同时取决于水体和场景的三维结构，使色彩复原困难。与现有单幅水下图像增强技术不同，我们的方法考虑了不同水体类型的多个光谱剖面。通过仅估计两个额外的全局参数：蓝-红与蓝-绿颜色通道的衰减比，该问题被化简为所有颜色通道具有相同衰减系数的单图像去雾。由于水体类型未知，我们从现有水体类型库中评估不同参数。每种类型产生不同的复原图像，并基于色彩分布自动选取最佳结果。我们收集了在不同地点、具有不同水体特性且场景中含色卡的图像数据集。此外，为获得真值，基于立体成像计算了场景的三维结构。该数据集实现了对自然图像复原算法的定量评估，并显示了我们所提方法的优势。
引用
@article{arxiv.1811.01343,
title = {Underwater Single Image Color Restoration Using Haze-Lines and a New Quantitative Dataset},
author = {Dana Berman and Deborah Levy and Shai Avidan and Tali Treibitz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.01343},
year = {2019}
}