論文の概要: Visual enhancement and 3D representation for underwater scenes: a review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01869v1
- Date: Sat, 03 May 2025 17:20:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.30823
- Title: Visual enhancement and 3D representation for underwater scenes: a review
- Title（参考訳）: 水中シーンの視覚的エンハンスメントと3D表現 : レビュー
- Authors: Guoxi Huang, Haoran Wang, Brett Seymour, Evan Kovacs, John Ellerbrock, Dave Blackham, Nantheera Anantrasirichai,
- Abstract要約: 水中視覚強調(UVE)と水中3D再構成は、コンピュータビジョンとAIベースのタスクにおいて大きな課題となる。
これらの分野での研究を進めるために,我々は多面的な視点から詳細をレビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.809193345785388
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Underwater visual enhancement (UVE) and underwater 3D reconstruction pose significant challenges in computer vision and AI-based tasks due to complex imaging conditions in aquatic environments. Despite the development of numerous enhancement algorithms, a comprehensive and systematic review covering both UVE and underwater 3D reconstruction remains absent. To advance research in these areas, we present an in-depth review from multiple perspectives. First, we introduce the fundamental physical models, highlighting the peculiarities that challenge conventional techniques. We survey advanced methods for visual enhancement and 3D reconstruction specifically designed for underwater scenarios. The paper assesses various approaches from non-learning methods to advanced data-driven techniques, including Neural Radiance Fields and 3D Gaussian Splatting, discussing their effectiveness in handling underwater distortions. Finally, we conduct both quantitative and qualitative evaluations of state-of-the-art UVE and underwater 3D reconstruction algorithms across multiple benchmark datasets. Finally, we highlight key research directions for future advancements in underwater vision.
- Abstract（参考訳）: 水中ビジュアルエンハンスメント(UVE)と水中3D再構成は、水生環境における複雑な撮像条件のため、コンピュータビジョンとAIベースのタスクにおいて大きな課題となる。
多数の拡張アルゴリズムの開発にもかかわらず、UVEと水中3D再構成の両方をカバーする包括的かつ体系的なレビューは残っていない。
これらの分野での研究を進めるために,我々は多面的な視点から詳細をレビューする。
まず,従来の技術に挑戦する特質を浮き彫りにした基礎的な物理モデルを紹介する。
水中シナリオに特化して設計された視覚強調法と3次元再構成法について検討した。
本稿では,非学習手法から高度データ駆動手法への様々なアプローチ,例えばニューラルレージアン場や3次元ガウススプラッティングを考察し,水中歪みの処理の有効性について論じる。
最後に,複数のベンチマークデータセットにまたがって,最先端のUVEと水中3D再構成アルゴリズムの定量的,定性的な評価を行う。
最後に,今後の水中視覚研究の方向性について述べる。
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