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论文解读 《Enhancing Underwater Imagery using Generative Adversarial Networks》ICRA2018

2023-11-13

1.介绍

2.方法    

2.1 生成水下数据集

2.2 对抗生成网络

2.3 网络架构与训练细节

3.方法评估

参考文献：

1.介绍

    本文的主要目的是使用生成对抗网络增强水下图像。

   在Introduction部分，作者提出当前水下机器人逐渐发展，使用视觉引导的AUV和ROV已广泛使用在许多水下任务之中，但是因为光的折射，吸收和悬浮颗粒的散射会极大地影响光学系统。例如，因为红色波长很快被水吸收，水下图像的色彩趋于绿色或蓝色。随着深度的增加，这种效果会恶化，因为越来越多的红色调被吸收。这种失真本质上是非线性的，并受许多因素（例如存在的光量）的影响，例如：光照角度与强度、海水水质、相机参数等等，因此想要获得清晰的水下图像࿰

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