扩散模型：
是一类生成模型，通过逐步向数据中添加噪声并训练模型逆向还原的方式，生成新的样本或重建原始数据。
扩散模型的核心在于前向和反向两个过程：前向过程将清晰的数据逐步转换为噪声数据，直到完全随机化，而反向过程则学习从噪声数据一步步还原出原始样本。
这种逐层去噪的方式使扩散模型在
「
生成逼真图像」
、
「数据增强和图像修复」
等任务中表现出色，广泛应用于
「图
像生成、自然语言处理
等领域」
。
在
水下检测
方面：
扩散模型提供了新的解决方案，尤其在处理水下图像质量差和可见度低的挑战时。
水下环境通常受制于光线不足、浑浊水体和光散射等影响，使得目标物体识别和检测变得复杂。
扩散模型通过其去噪和逐层细化的过程，可以增强水下图像的清晰度，去除水下环境中存在的噪声和模糊效果，从而提升水下检测的准确性。
这种方法
「减少了对
高质量水下数据」
的依赖，为水下
「
目标识别、生态监测」
和
「海洋探测」
等应用提供了更有效的技术支持。
为了方便有论文需求的同学：
我整理了
16篇
关于
水下检测扩散模型最新改进变体
。
包括与水下检测扩散模型的最新结合方案，并附上了开源代码。
扫码添加作者微信
回复“水下检测扩散模型”
免费获取全部论文+开源代码
01
DiffWater: Underwater Image Enhancement Based on Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Model
关键方法：
提出了一种基于条件去噪扩散概率模型（DDPM）的UIE方法（DiffWater），该方法利用了DDPM的优点，训练了一个稳定且收敛良好的能够生成高质量和多样化样本的模型。考虑到水下成像中的多重失真问题，无条件的DDPM可能无法获得令人满意的增强和恢复结果。因此，DiffWater利用添加颜色补偿的退化水下图像作为条件指导，通过DiffWater实现了对退化水下图像的高质量恢复。特别是，所提出的DiffWater引入了一种在RGB颜色空间中进行通道式颜色补偿的颜色补偿方法，针对不同的水条件和照明场景，并利用该条件来指导去噪过程。
核心创新点：
-
考虑到真实水下环境的多样性和复杂性，以及在DDPM中直接使用简单先验导致的图像质量差和颜色偏差的问题，提出了一种优化的扩散水方法。在所提出的扩散水方法中，利用优化的条件机制，通过去噪过程从条件图像中提取更多的信息。这允许增强的水下图像具有更高的质量，清晰度，真实性，和自然性来实现。
-
针对解决水下图像中图像质量差和颜色偏差的问题，提出了一种颜色通道补偿（3C）方法。在扩散水法中，使用带有颜色通道的补偿水下图像作为条件引导，指导扩散去噪过程，以改善图像增强的颜色外观。
-
在四个真实的水下图像数据集上对所提出的扩散水方法进行了测试，并与现有的比较方法进行了比较和分析。实验结果表明，所提出的扩散水方法在提高质量和效果方面都优于现有的比较方法，具有较好的可推广性和鲁棒性。
扫码添加作者微信
回复“水下检测扩散模型”
免费获取全部论文+开源代码
02
Intelligent Underwater Object Detection and Image Restoration for Autonomous Underwater Vehicles
关键方法：
在许多情况下，UUV无法完成复杂的海底研究任务，因为目标物体由于光的吸收和散射而出现扭曲。此外，与地面系统相比，海洋测量的电力需求很严重，因为无人水下车辆（uuv）等电池驱动的低存储车辆。因此，有限的供电、水介质的运动阻力和扭曲的目标物体外观会延迟任务，降低UUV在水下操作中的效率。考虑到资源有限的海底监测设置，我们提出了一个智能的水下场景快速监测框架。首先，采用一种有效的深度神经网络进行水下目标/感兴趣区域（ROI）检测。然后利用有效的恢复方法对检测到的ROI进行恢复，从而降低退化图像的视觉质量，帮助uuv的导航和监控任务。
核心创新点：
-
该框架是一个两阶段的系统，用于解决水下图像质量差和uuv中的资源限制的重大问题。
-
我们提出的方法可以自动执行感兴趣区域（ROI）的检测和提取，通过使用一种有效的神经计算机制，确保了更高的操作速度。DNN由于其推理时间快，在这一阶段被应用。
-
采用有效、精确的恢复方法恢复了检测到的ROI，从而提高了退化水下图像的视觉质量，帮助uuv在海底环境中进行水下监测过程。
-
在水下图像中的冗余数据被根除，以减少其大小，从而减少处理时间和其他资源，如带宽，传输功率，和存储需要在UUV设置全覆盖通信调查水下环境。对提案进行主观和客观评价（采用9个评价分数），结果超过SOTA。
扫码添加作者微信
回复“水下检测扩散模型”
