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2022 conference-paper

Marine Snow Removal

12Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

High-quality underwater images are significant for marine-exploration-related works. However, capturing high-quality images in the water medium is extremely difficult. Marine snow, consisting of various organic and inorganic materials, is one of the degradation sources. However, there are no available marine snow dataset to further research the algorithm of marine snow removal problem. This paper analyse the characteristics of marine snow from the observations of researches and real underwater images and introduces a new dataset for marine snow removal of both paired and unpaired underwater image pairs. We then treat the marine snow removal task as an image-to-image translation problem and provide benchmark experiments on our dataset for references.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Marine Snow Removal
Date Crossref
21/02/2022
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Image Enhancement TechniquesGenerative Adversarial Networks and Image SynthesisUnderwater Acoustics Research

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