低光照雾天场景的可见性增强
计算机视觉与模式识别
2023-08-02 v1
摘要
低光照雾天场景常见于黄昏和清晨。低光照雾天图像的视觉增强是一个不适定问题。尽管已有大量方法分别针对图像去雾和低光照增强提出，但简单地将它们组合无法在该特定任务上产生令人满意的结果。本文提出一种新颖的方法来增强低光照雾天场景的可见性。为应对这一挑战性任务，我们提出了两项关键技术，即跨一致性去雾-增强框架和基于物理的低光照雾天数据集仿真。具体而言，该框架旨在通过充分利用来自不同子任务的线索来增强输入图像的可见性。该仿真旨在通过所提出的低光照雾天成像模型生成带真实值的数据集。大量实验结果表明，所提方法在不同指标上优于SOTA方案，包括SSIM（9.19%）和PSNR（5.03%）。此外，我们对真实图像开展了用户研究，以通过人类视觉感知证明所提方法的有效性和必要性。
引用
@article{arxiv.2308.00591,
title = {Visibility Enhancement for Low-light Hazy Scenarios},
author = {Chaoqun Zhuang and Yunfei Liu and Sijia Wen and Feng Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.00591},
year = {2023}
}