Osmosis: RGBD Diffusion Prior for Underwater Image Restoration

Conceptos Básicos

Underwater image restoration using RGBD diffusion prior outperforms state-of-the-art methods.

Resumen

The content discusses the challenges of underwater image restoration due to water effects and lack of clean data. It introduces a novel approach leveraging in-air images to train a diffusion prior for underwater restoration, incorporating color and depth channels. The method surpasses existing baselines for image restoration on challenging scenes. Key contributions include training an RGBD prior, proposing a new method combining RGBD prior with the underwater image formation model, and demonstrating superior performance qualitatively and quantitatively. Results are presented for real-world scenes and simulations, showcasing significant improvements over existing methods.

Structure:

1. Introduction to Underwater Image Restoration Challenges
2. Proposed Approach: Training RGBD Prior Using In-Air Images
3. Methodology: Sampling from Posterior with Guidance Model
4. Results: Comparison with Existing Methods on Real-World Scenes and Simulation Data
5. Ablation Study: Impact of Different Variants on Restoration Quality
6. Discussion on Method's Strengths and Future Directions

Estadísticas

"Our method outperforms state-of-the-art baselines for image restoration."
"Using this prior together with a novel guidance method based on the underwater image formation model, we generate posterior samples of clean images."
"We train an RGBD prior, demonstrating that modeling color and depth provides a stronger diffusion prior."

Citas

Ideas clave extraídas de

Osmosis

by Opher Bar Na... a las arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14837.pdf

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