English(EN) A Generative Data Framework with Reliable Supervision for Underwater Image Restoration and Enhancement

新的生成框架为水下图像恢复创建可靠数据

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-11 05:00

研究人员开发了一种新颖的生成式数据框架，用于改进水下图像的恢复和增强。该框架通过使用清晰的源图像作为参考，并通过无配对图像到图像的翻译合成相应的ع水下输入，解决了获取高质量配对训练数据的挑战。由此产生的UW-Nature数据集是从自然照片构建的，并已系统地评估了其在各种恢复架构上的可靠性和有效性。实验表明，这种方法在真实水下图像上产生了具有竞争力的恢复性能和良好的感知质量，表明这是一种创建可靠监督数据的可扩展方法。 AI

影响该框架可以实现更准确、更高效的水下图像处理AI模型，造福海洋生物学和水下探索等领域。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Yufeng Tian, Yifan Chen, Zhe Sun, Libang Chen, Mingyu Dou, Jijun Lu, Ye Zheng, Xuelong Li · 2026-11-11 05:00

用于水下图像恢复和增强的具有可靠监督的生成数据框架

arXiv:2511.14521v2 Announce Type: replace Abstract: Learning-based underwater image restoration and enhancement rely heavily on high-quality paired training data. However, obtaining clear reference images for real underwater scenes remains challenging. Existing datasets often use…

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