使用内部生成的伪 ground truth 删除海洋雪
计算机视觉与模式识别
2025-04-29 v1
摘要
水下视频常因光强吸收、散射以及各种噪声源而质量下降。在这些因素中，海洋雪——悬浮有机颗粒呈现为亮斑或噪声——对机器视觉任务影响尤大，尤其是涉及特征匹配的任务。现有海洋雪去除方法因缺乏配对训练数据而无效。为解决这一挑战，本文提出一种新型增强框架，引入一种新的方法，从原始水下视频中生成配对数据集。最终得到的数据集由生成雪花和无雪水下视频的配对图像组成，使其能够在缺乏 ground truth 的情况下进行监督式视频增强训练。我们描述了数据集创建过程，突出了其关键特征，并展示了其在无 ground truth 情况下增强水下图像恢复方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2504.19289,
title = {Marine Snow Removal Using Internally Generated Pseudo Ground Truth},
author = {Alexandra Malyugina and Guoxi Huang and Eduardo Ruiz and Benjamin Leslie and Nantheera Anantrasirichai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.19289},
year = {2025}
}