Una encuesta exhaustiva sobre la mejora de imágenes submarinas basada en el aprendizaje profundo

La mejora de imágenes submarinas (UIE) es una tarea de investigación desafiante en el campo de la visión por computadora. Aunque se han propuesto cientos de algoritmos de UIE, aún falta una revisión completa y sistemática. Para promover la investigación futura, resumimos la tarea de UIE desde múltiples perspectivas. Primero, se introducen los modelos físicos, los procesos de construcción de datos, las métricas de evaluación y las funciones de pérdida. En segundo lugar, de acuerdo con las contribuciones traídas por diferentes literaturas, se discuten y clasifican los algoritmos propuestos recientemente desde seis perspectivas, a saber, arquitectura de red, estrategia de aprendizaje, etapa de aprendizaje, tarea de asistencia, perspectiva de dominio y fusión de desentrelazado, respectivamente. En tercer lugar, considerando las inconsistencias en la configuración experimental en diferentes literaturas, aún no existe una comparación exhaustiva y justa. Con este fin, evaluamos cuantitativa y cualitativamente los algoritmos de última generación en múltiples conjuntos de datos de referencia. Finalmente, se plantean problemas dignos de más investigación en la tarea de UIE. Una colección de materiales útiles está disponible en https://github.com/YuZhao1999/UIE.