Osmosis: RGBD Diffusion Prior for Underwater Image Restoration

Concetti Chiave

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

Sintesi

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

Statistiche

"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."

Citazioni

Approfondimenti chiave tratti da

Osmosis

by Opher Bar Na... alle arxiv.org 03-25-2024

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

Domande più approfondite

How can the domain gap between in-air training data and underwater images impact the generalization of the proposed method

水中画像と比較して、空中でのトレーニングデータとのドメインギャップが提案手法の汎化にどのように影響するかを考える必要があります。空中で収集されたデータは水中環境ではないため、色や深度などの特性が異なります。このドメインギャップは、モデルが水中画像に適応する際に課題を引き起こす可能性があります。例えば、色彩や光学的効果への対応能力に制約が生じる可能性があります。また、訓練データとテストデータ間の一貫性や一般化能力も低下する可能性があります。

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How might the incorporation of additional tasks leverage the RGBD prior for broader applications beyond underwater image restoration

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