Feb, 2023

SyreaNet：一个融合合成和真实图像的物理引导水下图像增强框架

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TL;DR本研究提出了一种名为 SyreaNet 的框架，它融合了合成和真实数据，并以修订的水下图像形成模型和新颖的领域自适应策略为指导，旨在提高水下图像增强的质量。实验表明，我们的框架在 qualitatively 和 quantitatively 方面均优于其他最先进的基于学习的水下图像增强方法。
underwater image enhancementlearning-based methodssynthetic and real dataunderwater image formation modeldomain adaptation
发现论文，激发创造
  • DGNet: 动态梯度引导网络与噪声抑制方法用于水下图像增强

    利用预测图像动态更新伪标签，将动态梯度添加到优化网络的梯度空间，通过特征恢复与重建模块和频率域平滑模块降低各种类型噪声对网络性能的影响，实现了在水下图像增强方面的显著优势。

    Dec, 2023

  • 物理感知的半监督水下图像增强

    该研究提出了一种新颖的物理感知双流水下图像增强网络（PA-UIENet），该网络利用物理学基础的水下图像形成模型（IFM）和深度学习技术进行水下图像增强任务，并采用受 IFM 启发的半监督学习框架来解决数据不足的问题。该方法在降解估计和水下图像增强任务上表现优于八个基准模型。

    Jul, 2023

  • 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

  • RAUNE-Net：一种基于残差和注意力的水下图像增强 方法

    通过应用深度学习中的残差和注意机制，本论文提出了一种更可靠和合理的名为 RAUNE-Net 的 UIE 网络，该网络在瓶颈处使用了高级特征的残差学习，并在下采样过程中进行了两个方面的注意操纵。此外，我们收集和创建了两个特别设计用于评估 UIE 方法的数据集，包含不同类型的水下失真和退化。实验证明，与其他八种 UIE 方法相比，我们的方法在各种真实水下图像上获得了有前途的客观性能和一致的视觉结果。

    Nov, 2023

  • UIEDP：基于扩散先验的水下图像增强

    水下图像增强中，UIEDP 是一个新的框架，将 UIE 视为在退化水下输入条件下清晰图像后验分布采样过程，通过结合先前训练的扩散模型和任何现有 UIE 算法，以改进合成图像的质量，从而生成更高质量且更自然的图像。

    Dec, 2023

  • 针对梯度感知的足够空间频率互动的水下图像增强

    基于空间频率交互和梯度图的新型 UIE 框架 (SFGNet) 成功地提升了水下图像的视觉质量，具有竞争性的性能表现。

    Sep, 2023

  • IDA-UIE：一种基于深度网络的 degradation-aware 水下图像增强的迭代框架

    本研究提出了一个迭代框架，用于在水下图像增强中识别和解决单一主导退化条件。使用深度网络来识别主导退化条件，然后选择相应的深度网络进行特定条件的图像增强，实验证明该方法在两个标准数据集上优于其他九种基准方法。

    Jun, 2024

  • 水下可变焦深度引导感知网络用于水下图像增强

    通过将深度先验注入到深度水下图像增强模型中，本论文提出了一种名为水下可变变焦（UVZ）的新型深度引导感知水下图像增强框架，该方法在不同区域实现了局部和非局部感知，并在多个基准数据集上取得了卓越的视觉增益和有希望的定量指标，特别是在异常光照条件下表现良好。

    Apr, 2024

  • 领域适应水下目标检测与图像增强的实时框架

    近年来，在水下图像增强（UIE）领域取得了显著进展，但其在自主水下载具（AUVs）中的水下物体检测（UOD）等高级视觉任务中的实际应用仍较少探索。我们介绍了一种集成实时框架 EnYOLO，旨在同时进行 UIE 和 UOD，并具有域自适应能力。综合实验表明，我们的框架不仅在 UIE 和 UOD 任务中达到了最先进的性能，而且在应用于不同的水下场景时显示出了卓越的适应性。

    Mar, 2024

  • 快速水下图像增强以提升视觉感知

    提出了一种条件生成式对抗网络模型来实现实时水下图像增强，该模型基于全局内容、颜色、局部纹理和样式信息来评估感知图像质量，并使用 EUVP 数据集进行监督学习，可以从匹配和非匹配训练中学习提高水下图像质量，进而进一步提高水下物体检测、人类姿态估计和显著性预测等任务表现。

    Mar, 2019