underwater image restoration | BriefGPT

关键词underwater image restoration

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渗透性：水下图像修复的 RGBD 扩散先验
通过使用空气中的图像训练扩散先验，结合基于水下图像形成模型的新颖引导方法，该方法在恢复极具挑战的场景中优于现有方法，去除水下图像效果。
PDF4 months ago
复杂光照条件下的先进水下图像恢复
通过对物体外观变化或海底的利用，利用摄像机视截锥体，新的约束条件假设为兰伯特表面，对应的图像像素约束摄像机前的光场，并且为每个体素存储一个信号因子和后向散射值，该体素网格可用于高效地恢复摄像机光平台的图像，这有助于保持大型 3D 模型和地图
PDF10 months ago
基于内部监督的水下图像增强中的协同多尺度细节精化
通过内在监督下的协同多尺度细节修复（SMDR-IS）实现对水下场景细节的恢复，其中多降级阶段通过自适应选择内在监督特征模块（ASISF）的特征传播实现协同多尺度细节的改善，同时减少来自低降级阶段无关场景信息的干扰。
PDF10 months ago
CVPR可靠库对水下图像恢复的对比半监督学习
本研究提出了一种基于均值教师的半监督水下图像恢复框架，利用可靠性指标来选择最值得信任的负责伪标记的模型，并引入对比度正则化来防止对错误标签过拟合。实验结果表明，我们的算法在完全参考和非参考水下基准测试中，从定量和定性上都比 SOTA 方法有
PDFa year ago
基于对比学习和实际数据集的水下图像恢复
通过构建大规模的 HICRD 数据集并提出新的基于 unsupervised image-to-image translation 框架、利用对比学习和生成式对抗网络的方法，我们的研究试图弥补基础难题导致的现有技术和算法难以对海底原始图片修
PDF3 years ago
MM基于波长属性的深度神经网络用于水下图像修复
本文提出了一种用于水下图像恢复的深度神经网络模型 Deep WaveNet，采用多重上下文特征和注意力跳过机制，有效地解决了水下环境中波长不对称性引起的色彩失真问题。文中实验证明，该模型在多个高级视觉任务方面表现优于已有模型，并且开源代码。
PDF3 years ago
对比学习实现的单张水下图像修复
本文提出了一种新颖的无监督图像到图像翻译框架，利用对比学习和生成式对抗网络来实现海底图像的修复，通过释放大规模真实的海底图像数据集来支持模型的训练，并通过与最近方法的比较进一步证明了我们方法的优势。
PDF3 years ago
ICCV使用压缩感知和局部多项式图像表示相结合的方法恢复非刚性失真水下图像
通过使用压缩感知和稀疏表示来恢复水下图像，进一步结合基于局部多项式扩展的光流算法，成功提高了图像质量，并在非刚体运动估计领域做出了创新性贡献。
PDF5 years ago
利用生成对抗网络增强水下图像
本文提出了一种使用生成对抗网络 (GANs) 来提高可视水下场景质量的方法，该方法可以为水下机器人在视觉驱动任务上的表现提供更好的输入，同时提供了定量和定性数据，证明了这种方法的有效性。
PDF6 years ago