概要: 除霧（Dehazing）は、曇天や霧のような条件下で撮影された画像の視覚品質を向上させるためのコンピュータビジョン技術である。除霧は、霞の影響を受けたリモートセンシングデータから、明瞭で高品質な画像を復元するのに役立つ。本研究では、単一画像の除霧タスクのために、Inceptionブロックとマルチレイヤ特徴融合を組み込んだ新しい生成敵対ネットワーク（GAN）であるIncepDeHazeGANを提案する。Inceptionブロックを利用することでマルチスケールの特徴抽出が可能になる。一方、マルチレイヤ特徴融合の設計により、異なる畳み込み層で抽出された特徴を複数回融合することで、特徴の効率的な再利用を実現する。Grad-CAMのXAI手法を本ネットワークに適用し、除霧のためにネットワークが注目する領域と、さまざまな霞の条件への適応を強調した。実験の結果、当該ネットワークは複数のデータセットにおいて最先端の結果を達成することが示された。
IncepDeHazeGAN：新しい衛星画像の霧除去手法
arXiv cs.CV / 2026/4/21
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要点
- 本論文は、もやのかかったリモートセンシングの衛星画像に向けた単一画像霧除去のための新しいGANベース手法「IncepDeHazeGAN」を提案する。
- Inceptionブロックによる多尺度特徴抽出に加え、畳み込み層ごとに得られる特徴を複数回融合して効率的に再利用するマルチレイヤー特徴融合を組み合わせている。
- Grad-CAMのXAI手法を用いて、霧除去時にモデルが注目する画像領域を可視化し、霧の条件が変わったときに注目領域がどのように適応するかを示している。
- 複数データセットでの実験により、IncepDeHazeGANが複数のベンチマークで最先端（SOTA）の性能を達成していることが示されている。
