728x90 반응형 논문리뷰1 [논문리뷰] SCNet : Underwater Image Enhancement Via Learning Water Type Desensitized Representations SCNet의 핵심 아이디어는 공간 차원(Spatial dimensions)과 채널 차원(Channel dimensions) 모두에서 정규화 기법으로 하여 underwater image의 둔감한 특징을 학습한다는 것이다. 두개를 합쳐서 SCNet 라고 한다.Introduction 수중 이미지는 다양한 요인들에 의해서 열화(degradation)되는데, 주요 요인 중 하나는 이미지 내 객체의 깊이에 따른 (즉, 물 속 깊이가 어느정도냐) 빛의 흡수와 산란이다. 빛의 흡수깊이가 깊어질수록 초록빛이나 파란빛을 띠는 현상 → 빨간 빛이 파장이 길고 에너지가 작기 때문에 물 속 깊이 도달하지 못하여 더 높은 비율로 흡수되기 때문임 빛의 산란배경에서 노이즈 및 안개 같은 뿌연 현상 → 전방 산란(forward s.. 2025. 7. 8. 이전 1 다음 728x90 반응형
