水下图像增强技术对于海洋资源开发具有重要意义。针对现有的水下图像增强方法难以应对现实世界复杂的水下环境，尤其对于困难样本上增强效果不佳的问题，提出一种基于内容与风格双域改善的水下图像增强方法。首先设计一个简单有效的框架，将水下图像解耦为内容特征与风格特征并重建；对内容域设计了双域自适应高频调整模块（dual-domain adaptive high-frequency adjust block，DAHAB），增强原始水下图像内容特征中的细节并抑制噪声；对风格域建立风格库，并在推理过程中匹配最优风格实现风格的变换；最后通过构建内容一致性损失和重建损失，监督模型完成水下图像的重建与增强。实验结果表明，在水下图像增强领域公开的UIEB、EUVP和RUIE数据集上，所提方法的主观视觉效果和客观评价指标（PSNR、SSIM、UIQM、UCIQE和MUSIQ）均优于对比方法，尤其在增强困难样本方面展现了明显的优势。
Liu et al. (Mon,) studied this question.