WaterGAN：无监督生成网络实现水下图像实时色彩校正

"WaterGAN.pdf 是一篇关于使用生成对抗网络（GAN）进行水下图像颜色校正的研究论文。该论文提出了一种名为WaterGAN的无监督生成网络，它能够从空气中的图像和深度配对中生成逼真的水下图像，以解决水下图像由于光在水中的传播导致的色差问题。尽管理论上有模型描述了这种物理过程，但实际应用中由于水体和场景结构的参数难以获取，恢复这些参数非常困难。WaterGAN通过生成大量训练数据集，为单目水下图像的颜色校正提供了一个两阶段的网络解决方案。该方法在真实数据上进行了验证，并且研究团队公开了源代码、样例数据集和预训练模型。" 本文主要探讨了水下成像的挑战，特别是在色彩修正方面。由于光在水中的吸收和散射，水下图像与空气中的图像有着显著的差异，导致不同波长的光衰减率不同。尽管有理论模型解释这一过程，但由于水体特性和场景结构的复杂性，实际应用中很难准确获取和恢复这些参数。 WaterGAN是一种生成对抗网络，它的创新之处在于能以无监督的方式从空气图像和深度信息中生成逼真的水下图像。这样的生成数据集可以用于训练深度学习模型，以解决水下图像的色彩失真问题。WaterGAN的训练数据包括对应深度、空气中的彩色图像以及由WaterGAN生成的逼真水下图像。 论文提出的两阶段网络首先利用生成的数据进行训练，然后应用到单目水下图像的颜色校正。这一方法在纯水测试池和实地水下调查收集的真实数据上进行了验证，结果表明WaterGAN在实时水下图像颜色校正上具有潜力。 此外，作者强调了在深海环境中收集大量训练数据的困难性，而WaterGAN则提供了解决这一问题的途径。论文的贡献还包括开源了相关的源代码、样例数据集和预训练模型，这将促进水下视觉领域的研究和应用。 WaterGAN是利用深度学习技术解决水下图像处理难题的一个重要进展，它通过生成对抗网络生成训练数据，提高了水下图像颜色校正的准确性，并且为其他研究者提供了可复用的工具和资源。