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Évaluation et optimisation des algorithmes de restauration d'images sous-marines
- Source :
- Splitech, Splitech, 2021
- Publication Year :
- 2021
-
Abstract
- On-board restoration of underwater images on embedded platforms such as marine drones is faced with many obstacles including image quality and real-time constraints. Confrontations met on the way vary from views to solution methods depending on the goals, such as underwater vehicle realtime control and positioning or underwater object recognition. In this research, five algorithms for underwater image restoration were studied and evaluated. In order to evaluate the quality of the performing algorithms nine evaluation criteria were used. Split into two types, the no reference metrics assesses only the quality of the image results, while the full reference criterion uses a reference image to estimate it. The calculation of these criteria allows each algorithm to be compared. Furthermore, the possibility to optimise algorithms in order to make them applicable to meet real-time requirements on embedded platforms was investigated.<br />La restauration embarquée d'images sous-marines sur des plates-formes embarquées telles que les drones marins est confrontée à de nombreux obstacles dont la qualité des images et les contraintes de temps réel. Les confrontations rencontrées en cours de route varient des points de vue aux méthodes de solution en fonction des objectifs, tels que le contrôle et le positionnement en temps réel du véhicule sous-marin ou la reconnaissance d'objets sous-marins. Dans cette recherche, cinq algorithmes de restauration d'images sous-marines ont été étudiés et évalués. Afin d'évaluer la qualité des algorithmes performants, neuf critères d'évaluation ont été utilisés. Divisés en deux types, le critère sans référence évalue uniquement la qualité des résultats de l'image, tandis que le critère avec référence complète utilise une image de référence pour l'estimer. Le calcul de ces critères permet de comparer chaque algorithme. En outre, la possibilité d'optimiser les algorithmes afin de les rendre applicables pour répondre aux exigences du temps réel sur les plateformes embarquées a été étudiée.
- Subjects :
- Computer science
Image quality
media_common.quotation_subject
[INFO.INFO-DS]Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS]
Cognitive neuroscience of visual object recognition
020206 networking & telecommunications
[INFO.INFO-DS] Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS]
02 engineering and technology
image restauration
underwater
ROV
Drone
Image (mathematics)
[INFO.INFO-ES] Computer Science [cs]/Embedded Systems
Underwater vehicle
[INFO.INFO-TI] Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV]
[INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV]
0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering
020201 artificial intelligence & image processing
Quality (business)
[INFO.INFO-ES]Computer Science [cs]/Embedded Systems
14. Life underwater
Underwater
Algorithm
Image restoration
media_common
Subjects
Details
- Language :
- English
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- Splitech, Splitech, 2021
- Accession number :
- edsair.doi.dedup.....1bdbb8ae10173f1ec6f9fae948a8f4ae