要約
本稿では、画像の霞消去問題を画像間変換問題に定式化し、物理的散乱モデルに依存せずに霞のない画像を生成する「強化ピクセル2ピクセル霞消去ネットワーク（EPDN）」を提案する。EPDNは生成対抗ネットワーク（GAN）を内蔵しており、その後続に設計された強化モジュール（enhancer）が接続されている。視覚認知におけるグローバルファースト理論を踏まえ、識別器（discriminator）は粗いスケール上で擬似的に現実的な画像の生成を生成器（generator）に導く一方、生成器の後続に配置された強化モジュールは、細かいスケールにおいて現実的な霞消去画像を生成することを要求する。強化モジュールは受容野モデルに基づく2つの強化ブロックを含み、色再現性と詳細表現の両面で霞消去効果を強化する。内蔵されたGANは強化モジュールと共同で学習される。合成データセットおよび実世界データセットにおける広範な実験結果から、EPDNがPSNR、SSIM、PIおよび主観的視覚効果の観点で最先端手法を上回ることが明らかになった。