Abstract-This paper reports on WaterGAN, a generative adversarial network (GAN) for att generera realistiska undervattensbilder från i luften bild och djup parningar i en oövervakad pipeline som används för färgkorrigering av monocular undervattensbilder. Kameror ombord autonoma och fjärrstyrda fordon kan fånga högupplösta bilder för att kartlägga havsbottnen; dock är undervattens bildbildning föremål för den komplexa processen för ljusutbredning genom vattenpelaren. De råa bilder som hämtas är karakteristiskt annorlunda än bilder som tas i luft på grund av effekter som absorption och spridning, som orsakar dämpning av ljus i olika hastigheter för olika våglängder. Även om denna fysiska process är väl beskriven teoretiskt, beror modellen på många parametrar inneboende vattenpelaren samt strukturen på scenen. Dessa faktorer gör det svårt att återvinna dessa parametrar utan att förenkla antaganden eller fältkalibrering; därför är restaurering av undervattensbilder ett icke-trivialt problem. Djupt lärande har visat sig vara en stor framgång när det gäller att modellera komplexa ickelinjära system men kräver en stor mängd träningsdata, vilket är svårt att sammanställa i djuphavsmiljöer. Med WaterGAN genererar vi ett stort träningsdataset med motsvarande djup, färgbilder i luften och realistiska undervattensbilder. Dessa data fungerar som inmatning till ett tvåstegsnätverk för färgkorrigering av monokulära undervattensbilder. Vår föreslagna pipeline valideras med tester på verkliga data som samlats in från både en ren vattentesttank och från undervattensundersökningar som samlats in på fältet. Källkod, urvalsdata och förträngda modeller görs allmänt tillgängliga.
J. Li, m.fl. REF föreslår WaterGAN, ett generativt adversarialt nätverk (GAN) för att generera realistiska undervattensbilder från i luften bild och djup parningar i en oövervakad rörledning som används för färgkorrigering av monokulära undervattensbilder.
WaterGAN: Unsupervised Generative Network to Enable Real-time Color Correction of Monocular Underwater Images
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters IEEE Robotics and Automation Letters IEEE Robotics and Automation Letters 387 - 394 (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}