Wellenbasisierte Fourier-Informationsinteraktion mit Frequenzdiffusionsanpassung zur Wiederherstellung von Unterwasserbildern

Unterwasserbilder sind komplexen und vielfältigen Verschlechterungen ausgesetzt, was unweigerlich die Effektivität visueller Unterwassertasks beeinträchtigt. Die meisten Ansätze funktionieren jedoch hauptsächlich im Rohpixelraum von Bildern, was die Erkundung der Frequenzeigenschaften von Unterwasserbildern einschränkt und zu einer unzureichenden Nutzung der Repräsentationsfähigkeiten tiefer Modelle bei der Erzeugung hochwertiger Bilder führt. In diesem Papier stellen wir ein neuartiges Rahmenwerk zur Verbesserung von Unterwasserbildern (UIE) vor, das WF-Diff genannt wird und darauf ausgelegt ist, die Eigenschaften von Frequenzdomäneninformationen und Diffusionsmodellen vollständig zu nutzen. WF-Diff besteht aus zwei abtrennbaren Netzwerken: dem auf Wavelets basierenden Fourier-Informationsinteraktionsnetzwerk (WFI2-net) und dem Frequenz-Rest-Diffusionsanpassungsmodul (FR-DAM). Durch die vollständige Erkundung der Frequenzdomäneninformationen zielt WFI2-net darauf ab, eine vorläufige Verstärkung der Frequenzinformationen im Wavelet-Raum zu erreichen. Unser vorgeschlagenes FR-DAM kann die hoch- und niedere Frequenzinformationen der zunächst verbesserten Bilder weiter verfeinern, was als universelles Plug-and-Play-Modul zur Anpassung der Details der Unterwasserbilder betrachtet werden kann. Mit den oben genannten Techniken kann unser Algorithmus eine SOTA-Leistung auf realen Unterwasserbilddatensätzen zeigen und erreicht eine wettbewerbsfähige Leistung in der Bildqualität. Der Code ist verfügbar unter https://github.com/zhihefang/WF-Diff.