基于深度学习的水下图像降噪与增强技术综述与展望

引言

水下环境因其复杂的物理特性（如光吸收、散射、色偏等），导致拍摄的图像普遍存在噪声大、对比度低、颜色失真等问题，严重限制了水下视觉任务（如目标检测、环境监测、考古勘探等）的效率与精度。传统图像处理方法（如直方图均衡化、非局部均值去噪等）在应对水下图像时效果有限，而深度学习凭借其强大的特征提取与自适应学习能力，逐渐成为水下图像降噪与增强的主流技术。本文将从技术原理、典型方法、应用场景及未来挑战四个方面，系统阐述深度学习在水下图像处理中的实践与进展。

深度学习技术原理与优势

1. 卷积神经网络（CNN）的核心作用

CNN通过多层卷积核提取图像的局部特征（如边缘、纹理），结合池化层降低维度，最终通过全连接层输出处理结果。在水下图像降噪中，CNN可学习噪声分布模式，区分信号与噪声；在增强任务中，可捕捉颜色与对比度的非线性关系，实现自适应调整。例如，U-Net架构通过编码器-解码器结构保留空间信息，适用于像素级任务（如去噪、超分辨率重建）。

2. 生成对抗网络（GAN）的创新应用

GAN由生成器与判别器对抗训练，生成器负责生成“伪真实”图像，判别器则判断其真实性。在水下图像增强中，GAN可生成色彩自然、细节清晰的结果。例如，CycleGAN通过循环一致性损失实现无监督域迁移，无需配对数据即可将水下图像转换为清晰图像。

3. 注意力机制与多尺度融合

注意力机制（如SENet、CBAM）可动态调整特征权重，聚焦关键区域（如目标物体），抑制背景噪声。多尺度融合（如FPN、HRNet）则通过融合不同层级的特征，提升对复杂场景的适应性。例如，在水下目标检测中，结合注意力与多尺度特征可显著提升小目标识别率。

典型方法与实现

1. 基于CNN的端到端降噪模型

模型架构：以DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）为例，其通过残差学习预测噪声图，而非直接生成干净图像，简化了训练难度。水下场景中，可改进为多尺度CNN，结合不同感受野的卷积核捕捉噪声的局部与全局特征。

训练策略：

• 数据合成：由于真实水下配对数据稀缺，常通过物理模型（如蒙特卡洛模拟）合成噪声图像。例如，在清晰图像上添加高斯噪声、散射噪声，并模拟色偏（如红光衰减）。
• 损失函数：除均方误差（MSE）外，可引入SSIM（结构相似性）损失，保留图像结构信息；或结合感知损失（如VGG特征层差异），提升视觉质量。

代码示例（PyTorch）：

import torch
import torch.nn as nn
class DnCNN(nn.Module):
    def __init__(self, depth=17, n_channels=64, image_channels=1):
        super(DnCNN, self).__init__()
        layers = []
        layers.append(nn.Conv2d(in_channels=image_channels, out_channels=n_channels, kernel_size=3, padding=1))
        layers.append(nn.ReLU(inplace=True))
        for _ in range(depth - 2):
            layers.append(nn.Conv2d(n_channels, n_channels, kernel_size=3, padding=1))
            layers.append(nn.BatchNorm2d(n_channels, eps=0.0001))
            layers.append(nn.ReLU(inplace=True))
        layers.append(nn.Conv2d(n_channels, image_channels, kernel_size=3, padding=1))
        self.dncnn = nn.Sequential(*layers)
    def forward(self, x):
        noise = self.dncnn(x)
        return x - noise  # 残差学习

2. 基于GAN的图像增强模型

模型改进：传统GAN易生成模糊结果，可引入条件信息（如水深、光照条件）作为输入，提升生成图像的物理合理性。例如，UW-GAN通过编码器提取环境特征，指导生成器调整颜色与对比度。

评估指标：除PSNR、SSIM外，可引入水下图像质量评价指标（UIQM），综合考量清晰度、色彩还原度与对比度。

应用场景与挑战

1. 典型应用

• 水下考古：降噪与增强可清晰呈现文物细节，辅助三维重建。
• 生物监测：提升鱼类识别率，支持生态研究。
• 军事侦察：在低光照条件下增强目标可见性。

2. 当前局限

• 数据依赖：合成数据与真实场景存在域差距，需探索域适应技术（如对抗训练）。
• 计算效率：复杂模型（如GAN）在嵌入式设备上部署困难，需轻量化设计（如模型压缩、量化）。
• 物理约束：部分方法未考虑水下光传播的物理模型，导致结果失真。

未来方向与建议

1. 技术融合

结合物理模型（如Jaffe-McGlamery模型）与深度学习，提升方法的可解释性与鲁棒性。例如，在训练中引入光衰减系数作为先验知识。

2. 无监督/自监督学习

利用未标注数据训练模型，降低对配对数据的依赖。例如，通过对比学习（如SimCLR）挖掘水下图像的内在特征。

3. 实时处理优化

针对嵌入式设备，设计轻量化网络（如MobileNetV3）或采用模型蒸馏技术，平衡精度与速度。

4. 跨模态学习

融合多光谱、声呐等数据，提升复杂环境下的处理能力。例如，通过多模态融合网络同时利用视觉与声学特征。

结论

深度学习为水下图像降噪与增强提供了强大工具，但其成功依赖于数据质量、模型设计与物理约束的平衡。未来，随着跨学科技术的融合（如光学、流体力学），水下视觉任务将迈向更高精度与实时性，为海洋探索与资源开发提供关键支持。开发者可优先探索轻量化模型与无监督学习，以应对实际场景中的资源限制与数据稀缺问题。