水下场景的视觉增强与三维表示：综述
计算机视觉与模式识别
2025-05-06 v1
摘要
由于水下环境的复杂成像条件，水下视觉增强（UVE）和水下三维重建在计算机视觉及基于人工智能的任务中面临重大挑战。尽管已开发出众多增强算法，但目前仍缺乏对水下视觉增强和水下三维重建进行全面且系统性梳理的综述。为推进这些领域的研究，我们从多角度进行了深入回顾。首先，我们介绍了基础物理模型，重点阐述了挑战传统技术的特殊性。我们综述了专为水下场景设计的先进视觉增强和三维重建方法。本文评估了从非学习方法到先进数据驱动技术（包括神经辐射场和三维高斯泼溅）的各种方法，讨论了它们在处理水下畸变方面的有效性。最后，我们在多个基准数据集上对最先进的水下视觉增强和水下三维重建算法进行了定量和定性评估，并指出了水下视觉未来发展的关键研究方向。
引用
@article{arxiv.2505.01869,
title = {Visual enhancement and 3D representation for underwater scenes: a review},
author = {Guoxi Huang and Haoran Wang and Brett Seymour and Evan Kovacs and John Ellerbrock and Dave Blackham and Nantheera Anantrasirichai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.01869},
year = {2025}
}