論文の概要: DACA-Net: A Degradation-Aware Conditional Diffusion Network for Underwater Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22501v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 09:16:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.111377
- Title: DACA-Net: A Degradation-Aware Conditional Diffusion Network for Underwater Image Enhancement
- Title（参考訳）: DACA-Net:水中画像強調のための劣化を考慮した条件拡散ネットワーク
- Authors: Chang Huang, Jiahang Cao, Jun Ma, Kieren Yu, Cong Li, Huayong Yang, Kaishun Wu,
- Abstract要約: 水中画像は通常、散乱や吸収といった複雑な光学効果により、激しい色歪み、視界の低さ、構造的明瞭さの低下に悩まされる。
既存の拡張手法は、様々な劣化条件を適応的に扱うのに苦労し、水中固有の物理的前提を効果的に活用できないことが多い。
本研究では,水中画像の適応的・堅牢性を高めるための劣化認識条件拡散モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.719513778795367
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Underwater images typically suffer from severe colour distortions, low visibility, and reduced structural clarity due to complex optical effects such as scattering and absorption, which greatly degrade their visual quality and limit the performance of downstream visual perception tasks. Existing enhancement methods often struggle to adaptively handle diverse degradation conditions and fail to leverage underwater-specific physical priors effectively. In this paper, we propose a degradation-aware conditional diffusion model to enhance underwater images adaptively and robustly. Given a degraded underwater image as input, we first predict its degradation level using a lightweight dual-stream convolutional network, generating a continuous degradation score as semantic guidance. Based on this score, we introduce a novel conditional diffusion-based restoration network with a Swin UNet backbone, enabling adaptive noise scheduling and hierarchical feature refinement. To incorporate underwater-specific physical priors, we further propose a degradation-guided adaptive feature fusion module and a hybrid loss function that combines perceptual consistency, histogram matching, and feature-level contrast. Comprehensive experiments on benchmark datasets demonstrate that our method effectively restores underwater images with superior colour fidelity, perceptual quality, and structural details. Compared with SOTA approaches, our framework achieves significant improvements in both quantitative metrics and qualitative visual assessments.
- Abstract（参考訳）: 水中画像は通常、激しい色歪み、視界の低さ、散乱や吸収などの複雑な光学効果による構造的明瞭さに悩まされ、視覚的品質が大幅に低下し、下流の視覚的タスクの性能が低下する。
既存の拡張手法は、様々な劣化条件を適応的に扱うのに苦労し、水中固有の物理的前提を効果的に活用できないことが多い。
本稿では,水中画像の適応的・堅牢性を高めるための劣化認識条件拡散モデルを提案する。
水中の劣化画像を入力として、まず軽量な二重ストリーム畳み込みネットワークを用いて劣化レベルを予測し、セマンティックガイダンスとして連続的な劣化スコアを生成する。
このスコアに基づいて,Swin UNetバックボーンを用いた条件拡散に基づく新しい復元ネットワークを導入し,適応的なノイズスケジューリングと階層的特徴改善を実現する。
さらに, 水中の物理的先行性を考慮した適応型特徴融合モジュールと, 知覚的整合性, ヒストグラムマッチング, 特徴レベルのコントラストを組み合わせたハイブリッド損失関数を提案する。
ベンチマークデータセットの総合的な実験により,提案手法はより優れた色彩忠実度,知覚的品質,構造的詳細を有する水中画像を効果的に復元することを示した。
我々のフレームワークは,SOTAアプローチと比較して,定量測定と質的視覚評価の両方において,大幅な改善を実現している。
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