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

介绍了一种名为 WF-Diff 的新型水下图像增强框架，利用频域信息和扩散模型的特性，通过 Wavelet-based Fourien information interaction network (WFI2-net) 和 Frequency Residual Diffusion Adjustment Module (FRDAM) 的网络来实现水下图像的增强和细节调整。该算法在真实水下图像数据集上显示了最先进的性能，并在视觉质量方面取得了有竞争力的表现。

Nov, 2023

我们提出了一种嵌入频域和双色编码器网络（FDCE-Net），通过利用频率空间残差块（FSRB）将水下图像的降解因素在频域中解耦并分别增强不同属性，同时引入双色编码器（DCE）以解决颜色偏移问题，并通过融合网络结合 FS-Net 和 DCE 的输出生成细节丰富、纹理清晰、噪声低和自然色彩的最终增强图像。

Apr, 2024

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

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。

Feb, 2023

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

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

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

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

本文提出了一种 PUGAN 物理模型引导的生成对抗网络模型，具有更好的场景适应性和视觉美感，并通过对关键区域进行强化增强，以获得清晰且视觉愉悦的水下图像。

Jun, 2023