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新数据集和模型推动水下图像增强技术发展 · 跟踪 4 个来源
研究人员推出了几个用于改进水下图像增强 (UIE) 的新框架和数据集。$\pi$-SUB 数据集采用物理信息框架开发，旨在通过整合详细的环境因素，弥合合成水下图像与真实水下图像之间的差距。与现有数据集相比，它在超真实感和泛化能力方面显示出显著的改进。此外，还提出了 CoRe-UIE 和 PROTEUS 等新的 UIE 架构，它们通过采用专家协作和退化引导特征适应来解决共存退化和区域变化等挑战。
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DY-LUT框架实时增强水下图像
研究人员开发了DY-LUT，一个利用深度感知YCbCr查找表进行实时水下图像增强的新型框架。该方法通过使用图像和深度特征来调节可学习的查找表，有效解决了水下环境中非均匀衰减的挑战。DY-LUT在速度上取得了有竞争力的质量，并显著优于现有的高容量基线，即使在高分辨率图像上也能保持实时性能。