基於生成先驗的通用水下影片增強技術：UnDIVE

核心概念

本文提出了一種名為 UnDIVE 的新型水下影片增強框架，該框架利用去噪擴散概率模型學習生成先驗，並結合基於物理的空間增強和時間一致性，有效地提升了水下影片的品質。

摘要

論文資訊

標題：UnDIVE：基於生成先驗的通用水下影片增強技術
作者：Suhas Srinath, Aditya Chandrasekar, Hemang Jamadagni, Rajiv Soundararajan, Prathosh A P
單位：印度科學理工學院、高通、卡納塔克邦國家技術學院

研究目標

本研究旨在解決現有水下影片增強方法忽視影片時間動態、缺乏真實參考數據以及難以泛化至不同水體類型等問題，開發一種能夠有效提升水下影片品質的通用方法。

方法

UnDIVE 框架採用兩階段訓練策略：

1. 生成先驗學習: 利用去噪擴散概率模型 (DDPM) 從無標籤數據中學習水下影像的生成先驗，捕捉穩健且具描述性的特徵表示。
2. 空間增強與時間一致性: 將學習到的生成先驗融入基於物理的影像公式中進行空間增強，同時通過無監督光流損失函數確保影片幀之間的時間一致性。

主要發現

• UnDIVE 能夠有效減少水體散射效應，恢復水下場景的色彩和對比度。
• 生成先驗的引入顯著提升了模型對不同水體類型和降質情況的泛化能力。
• 時間一致性損失函數有效減少了增強影片中的閃爍、光照不均勻和穩定性等問題。

主要結論

UnDIVE 是一種高效且通用的水下影片增強方法，在多個公開數據集上取得了優於現有方法的效能。該方法的實時處理能力和對不同水體類型的泛化能力使其在海洋探索、珊瑚礁監測和水下機器人等領域具有廣泛的應用前景。

意義

本研究為水下影片增強領域提供了一種新的思路，利用生成先驗和時間一致性有效提升了增強影片的品質。

局限與未來研究方向

• 缺乏清晰的真實參考數據，難以使用標註數據進行訓練。
• 大多數品質評估方法與人類感知相關性較差，定量結果可能存在誤導。
• 未來研究方向包括探索更精確的水下影像生成模型和更符合人類感知的品質評估指標。

統計資料

UnDIVE 在 VDD-C 和 MVK 數據集上始終提供最佳的增強效果。
UnDIVE 在 UISM、VSFA、FastVQA 和 DOVER 等指標上表現出色。
UnDIVE 的運算複雜度為 7.153 GFLOPs，參數量為 6.723M。

引述

"To the best of our knowledge, this is the first work that learns a generative prior using diffusion for UVE."
"Leveraging the generalization capability of the generative prior and the unsupervised temporal consistency loss, we propose an Underwater Domain Independent Video Enhancement (UnDIVE) framework that can efficiently process high-resolution videos with fairly low complexity and inference times."

從以下內容提煉的關鍵洞見

UnDIVE: Generalized Underwater Video Enhancement Using Generative Priors

by Suhas Srinat... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.05886.pdf

深入探究

如何將 UnDIVE 框架應用於其他影像增強任務，例如低光照影像增強或去霧？

UnDIVE 框架的設計理念可以應用於其他影像增強任務，例如低光照影像增強或去霧，主要透過以下調整：

生成先驗 (Generative Prior) 的訓練資料調整: UnDIVE 的第一階段利用去噪擴散概率模型 (DDPM) 學習水下影像的生成先驗。若要應用於低光照影像增強或去霧，則需使用相應的低光照影像或霧霾影像來訓練 DDPM，使其學習到這些場景的影像特徵。

空間增強網路 (Spatial Enhancement Network) 的調整: UnDIVE 的第二階段使用一個空間增強網路來改善影像品質。針對不同的影像增強任務，需要調整網路結構或損失函數。

低光照影像增強: 可以參考現有的低光照影像增強方法，例如調整亮度、對比度、去噪等，並將其整合到 UnDIVE 的空間增強網路中。
去霧: 可以參考現有的去霧方法，例如暗通道先驗 (Dark Channel Prior) 或基於深度學習的去霧方法，並將其整合到 UnDIVE 的空間增強網路中。

時間一致性損失 (Temporal Consistency Loss) 的調整: UnDIVE 使用無監督的光流損失來確保增強後的影片幀之間的時間一致性。針對不同的影像增強任務，可能需要調整光流估計方法或損失函數的權重，以適應不同的場景變化。

總之，UnDIVE 框架提供了一個通用的影像增強框架，可以透過調整訓練資料、網路結構和損失函數來適應不同的影像增強任務，例如低光照影像增強或去霧。

如果水下環境存在動態變化，例如水流或懸浮顆粒，UnDIVE 的效能是否會受到影響？

UnDIVE 的效能的確有可能會受到水下環境動態變化的影響，例如水流或懸浮顆粒，主要原因如下：

水流影響光線折射: 水流會改變光線在水中的折射路徑，導致影像產生扭曲或模糊。 UnDIVE 主要依賴影像資訊進行增強，對於動態扭曲或模糊的處理能力有限。

懸浮顆粒造成影像退化: 懸浮顆粒會散射和吸收光線，降低影像的對比度和清晰度，甚至遮蔽目標物體。 UnDIVE 的去散射模型可能無法完全處理這些由懸浮顆粒造成的複雜影像退化。

時間一致性假設: UnDIVE 的時間一致性損失基於相鄰影格之間物體運動相對平滑的假設。 水流或懸浮顆粒的快速變化會違反這個假設，導致時間一致性損失失效，影響增強效果。

以下是一些可能的解決方案：

使用更強健的光流估計方法: 可以考慮使用更先進的光流估計方法，例如處理遮擋和快速運動的演算法，提高動態場景下的時間一致性。

結合水下環境資訊: 可以嘗試將水下環境資訊，例如水流速度、懸浮顆粒濃度等，融入到 UnDIVE 的模型中，使其能夠更準確地模擬和處理動態變化。

開發更精確的去散射模型: 可以研究更精確的去散射模型，例如考慮多重散射效應，提高對懸浮顆粒造成的影像退化的處理能力。

總之，水下環境的動態變化會對 UnDIVE 的效能造成一定影響。 未來研究可以著重於提高模型對動態場景的適應能力，例如使用更強健的光流估計方法、結合水下環境資訊或開發更精確的去散射模型。

如何利用生成模型的強大能力開發更精確、更符合人類感知的水下影像品質評估指標？

生成模型可以透過學習影像的潛在分佈，生成具有真實感的影像，並捕捉人類感知的影像特徵。 因此，可以利用生成模型的強大能力開發更精確、更符合人類感知的水下影像品質評估指標，以下是一些可行的方向：

基於生成模型的感知損失函數 (Perceptual Loss Function): 可以使用生成模型作為特徵提取器，比較原始影像和增強影像在特徵空間的差異，設計更符合人類感知的損失函數。 例如，可以使用預先訓練好的生成模型 (如 StyleGAN) 提取影像的高級語義特徵，並計算這些特徵之間的距離作為感知損失。

基於生成模型的影像品質評估網路: 可以訓練一個生成模型來區分高品質和低品質的水下影像。 訓練過程中，可以使用人類標註的影像品質資料集作為監督資訊，讓生成模型學習人類對水下影像品質的偏好。 訓練完成後，可以使用生成模型作為影像品質評估網路，對新的水下影像進行評估。

基於生成模型的影像品質資料集生成: 由於水下影像品質評估資料集的建立成本高昂，可以利用生成模型生成大量具有不同品質等級的水下影像，擴充現有的資料集，並用於訓練更精確的影像品質評估模型。

結合人類感知特徵: 除了利用生成模型學習影像特徵外，還可以結合人類感知特徵，例如顏色和谐度、清晰度、結構資訊等，設計更全面、更符合人類感知的影像品質評估指標。

總之，利用生成模型的強大能力，可以從感知損失函數、影像品質評估網路、影像品質資料集生成等多個方面著手，開發更精確、更符合人類感知的水下影像品質評估指標。