CVPRMay, 2020

L^2UWE: 一种利用局部对比度和多尺度融合来有效增强低光环境下水下图像的框架

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TL;DR本文提出了一种单图像低光度水下图像增强方法，L^2UWE，该方法是基于局部对比信息推导出的大气光照模型，在强调高亮度、显著度和局部对比区域的情况下，通过多尺度融合过程生成两个增强图像，一个突显更细节的细节，另一个侧重于去除黑暗。通过七种评价指标测试，该方法表现优异并比七种先进的水下和低光度场景增强技术效果更好。
underwater imagelow-lightimage enhanceratmospheric lightingmulti-scale fusion
发现论文，激发创造
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    Jun, 2024

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    Oct, 2023

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    Jan, 2019

  • 水下可变焦深度引导感知网络用于水下图像增强

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    Apr, 2024

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    Mar, 2024

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    Mar, 2019

  • UIF：水下图像增强的客观质量评估

    本论文提出了一种基于深度学习和支持向量回归的水下图像保真度度量方法 (UIF)， 可以客观评估增强水下图像的画质。同时作者还建立了一个大规模的水下图像增强数据库 (UIED)，作为评估标准，实验证明 UIF 在客观指标方面优于多种水下和通用图像质量度量。

    May, 2022

  • UVEB：面向实际水下视频增强的大规模基准和基线

    通过构建第一个大规模高分辨率的水下视频增强基准 (UVEB)，我们能够更有效地促进水下视觉的发展，并且我们提出的第一个有监督的水下视频增强方法 UVE-Net 通过充分利用水下视频的降质信息，实现了更好的视频增强效果。

    Apr, 2024

  • 分离式注意力：一种基于 Cycle GAN 的改进型水下图像增强方法

    提出了一种基于改进的 Cycle GAN 模型的水下图像增强方法，利用深度导向关注机制增强整体图像对比度，保持全局内容、颜色、局部纹理和样式信息不变，该方法在包含配对和非配对水下图像集的基准数据集上训练，定性和定量评估结果表明该模型适用于自主水下航行的视觉导航。

    Apr, 2024

  • 基于深度学习的水下图像增强综述

    水下图像增强是计算机视觉领域的一个具有挑战性的研究任务，文章综述了多个角度，包括物理模型、数据构建过程、评估指标、损失函数以及最新算法在网络架构、学习策略、学习阶段、辅助任务、领域视角和解缠融合等六个方面的贡献，并通过定量和定性评估在多个基准数据集上对最先进的算法进行了综合和公正的比较，同时提出了水下图像增强任务中值得进一步研究的问题。

    May, 2024