Dense Geometry Supervision for Underwater Depth Estimation
作者: Wenxiang Gua, Lin Qia
分类: cs.CV
发布日期: 2025-04-25 (更新: 2025-06-10)
💡 一句话要点
提出水下深度估计的密集几何监督方法，解决水下场景单目深度估计难题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 水下深度估计 单目深度估计 密集几何监督 纹理深度融合 多视图深度估计 水下机器人 水下图像增强
📋 核心要点
- 水下场景单目深度估计面临数据稀缺和方法支持不足的挑战，现有方法难以有效处理水下图像的特殊光学特性。
- 论文提出一种新的密集几何监督方法，利用多视图深度估计生成监督信号，并设计纹理-深度融合模块，有效利用纹理信息。
- 实验结果表明，该方法在FLSea数据集上显著提高了水下深度估计的准确性和适应性，为实际应用提供了经济高效的方案。
📝 摘要（中文）
单目深度估计领域随着众多创新模型和扩展的出现而不断发展。然而，专门针对水下场景的单目深度估计方法的研究仍然有限，这受到相关数据和方法支持的稀缺性的影响。本文提出了一种新方法，旨在解决当前水下环境单目深度估计方法中存在的挑战。我们通过采用多视图深度估计生成监督信号和相应的增强水下图像，构建了一个经济高效的适用于水下场景的数据集。我们还引入了一个纹理-深度融合模块，该模块根据水下光学成像原理设计，旨在有效地利用和整合来自纹理线索的深度信息。在FLSea数据集上的实验结果表明，我们的方法显著提高了模型在水下环境中的准确性和适应性。这项工作为单目水下深度估计提供了一种经济高效的解决方案，并具有相当大的实际应用前景。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决水下场景中单目深度估计的难题。现有方法在水下环境下的性能不佳，主要原因是缺乏足够的水下训练数据，以及难以有效利用水下图像的特殊光学特性（如颜色衰减、散射等）。这些因素导致模型难以准确地从单张水下图像中推断出深度信息。
核心思路：论文的核心思路是利用多视图深度估计技术生成高质量的水下深度监督信号，并结合水下光学成像原理设计纹理-深度融合模块，从而提高模型在水下环境中的深度估计能力。通过构建经济高效的水下数据集，并充分利用纹理信息，弥补了现有方法的不足。
技术框架：该方法主要包含两个关键部分：1) 数据集构建：利用多视图深度估计方法生成水下场景的深度图，并对水下图像进行增强，构建适用于训练的监督数据集。2) 模型设计：设计纹理-深度融合模块，该模块接收增强后的水下图像和对应的深度图作为输入，通过融合纹理和深度信息，提高深度估计的准确性。整体流程是先进行数据集的预处理和增强，然后使用该数据集训练深度估计模型，最后在测试集上评估模型的性能。
关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 提出了一种经济高效的水下数据集构建方法，利用多视图深度估计生成监督信号，解决了水下数据稀缺的问题。2) 设计了纹理-深度融合模块，该模块能够根据水下光学成像原理，有效地利用纹理信息来辅助深度估计，提高了模型在水下环境中的适应性。
关键设计：纹理-深度融合模块的具体结构未知，但根据描述，其设计考虑了水下光学成像的特点。损失函数可能包括深度预测误差、纹理一致性损失等，以约束模型的学习过程。数据集增强方法可能包括颜色校正、对比度增强、去雾等，以模拟真实水下环境的多样性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在FLSea数据集上进行了实验，结果表明该方法显著提高了水下深度估计的准确性和适应性。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中强调了“显著提高”，表明该方法在水下深度估计方面取得了重要的进展。该方法为水下深度估计提供了一种经济高效的解决方案，具有重要的实际应用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于水下机器人导航、水下环境监测、水下考古、水下生物研究等领域。通过提高水下深度估计的准确性，可以帮助水下设备更好地理解周围环境，实现自主导航和目标识别等功能。此外，该方法还可以用于水下图像增强和修复，提高水下图像的视觉质量，为相关研究提供更好的数据支持。
📄 摘要（原文）
The field of monocular depth estimation is continually evolving with the advent of numerous innovative models and extensions. However, research on monocular depth estimation methods specifically for underwater scenes remains limited, compounded by a scarcity of relevant data and methodological support. This paper proposes a novel approach to address the existing challenges in current monocular depth estimation methods for underwater environments. We construct an economically efficient dataset suitable for underwater scenarios by employing multi-view depth estimation to generate supervisory signals and corresponding enhanced underwater images. we introduces a texture-depth fusion module, designed according to the underwater optical imaging principles, which aims to effectively exploit and integrate depth information from texture cues. Experimental results on the FLSea dataset demonstrate that our approach significantly improves the accuracy and adaptability of models in underwater settings. This work offers a cost-effective solution for monocular underwater depth estimation and holds considerable promise for practical applications.