在水下图像处理中，如何利用深度学习技术结合场景深度估计和白平衡校正方法，改善图像的质量？

水下图像由于光的吸收和散射，常表现出低对比度和颜色失真等问题。为了解决这些问题，《水下图像复原：深度估计与白平衡技术》一书详细介绍了场景深度估计和白平衡校正方法，为深度学习技术的应用提供了基础。在深度学习中，我们可以采取以下步骤，结合书中技术，提升水下图像质量：

参考资源链接：[水下图像复原：深度估计与白平衡技术](https://wenku.csdn.net/doc/7udksp0dhz?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据收集与预处理：首先需要收集水下图像数据集，并对其进行预处理，包括图像去噪、增强对比度等，以便于模型学习。

2. 构建深度学习网络：可以设计一个深度卷积神经网络（CNN），用于特征提取和场景深度的估计。输入图像与深度信息为网络提供训练样本。

3. 深度估计：通过训练得到的深度学习模型，输入水下图像，输出场景深度图。利用深度学习网络可以自动学习场景深度信息，并进行准确估计。

4. 白平衡校正：采用深度学习技术改善白平衡算法，通过训练模型识别和校正由于不同水下光照条件导致的颜色偏差。

5. 模型训练与验证：使用收集的数据集对深度学习模型进行训练，不断调整模型参数，并通过交叉验证等技术保证模型的泛化能力。

6. 图像复原后处理：利用深度学习得到的深度信息和校正后的颜色信息，通过逆向水下光学成像模型消除散射和吸收影响，提高图像细节清晰度和色彩保真度。

通过上述步骤，结合《水下图像复原：深度估计与白平衡技术》中的传统方法与深度学习技术，可以有效提升水下图像的质量，增强图像的真实感和视觉效果。深度学习的引入可以大幅提高自动化的程度，减少手工操作的复杂性，为水下图像处理提供了新的可能性。

深入学习和理解水下图像复原的技术，包括传统方法和深度学习的结合应用，可以通过阅读《水下图像复原：深度估计与白平衡技术》来进一步完善。该资料不仅包含了丰富的理论知识，还结合了实际案例进行分析，是深入研究该领域的宝贵资源。

参考资源链接：[水下图像复原：深度估计与白平衡技术](https://wenku.csdn.net/doc/7udksp0dhz?spm=1055.2569.3001.10343)