水下影像在海洋科學研究、水下工程檢測、以及水下搜救等領域扮演著至關重要的角色。然而，由於水體對光線的吸收和散射作用，水下影像經常受到色彩失真、對比度低、以及細節模糊等問題的困擾。這些問題嚴重影響了水下影像的可用性，阻礙了相關領域的發展。近年來，深度學習技術的快速發展為水下影像增強提供了新的解決方案。其中，基於卷積神經網路（CNN）和Transformer的融合模型，展現出令人矚目的潛力，成為研究熱點。
水下影像問題的根源與挑戰
水下環境複雜多變，光線在水中的傳播受到多種因素的影響。首先，不同波長的光在水中的衰減程度不同，紅色光衰減最快，藍色光衰減最慢，導致水下影像普遍偏藍綠色。其次，水中的懸浮顆粒和溶解物質會散射光線，造成影像模糊和對比度降低。此外，水下相機的成像特性也會引入噪聲和失真。
傳統的水下影像增強方法主要基於圖像處理技術，例如直方圖均衡化、色彩校正和濾波等。這些方法雖然可以在一定程度上改善影像品質，但往往難以適應複雜的水下環境，容易產生過度增強或偽影等問題。因此，開發更魯棒、更有效的影像增強算法，是水下影像處理領域的一大挑戰。
CNN 與 Transformer：各有所長的深度學習利器
卷積神經網路（CNN）在圖像處理領域取得了巨大的成功，其核心思想是利用卷積運算提取圖像的局部特徵。CNN具有平移不變性和局部感知能力，能夠有效地捕捉圖像中的紋理、邊緣和形狀等信息。然而，CNN在處理長距離依賴關係方面存在局限性，難以捕捉全局上下文信息。
Transformer模型最初應用於自然語言處理領域，其核心機制是自注意力機制。自注意力機制能夠計算輸入序列中不同位置之間的關聯性，從而捕捉長距離依賴關係。近年來，Transformer模型被引入到圖像處理領域，並取得了顯著的成果。Transformer模型能夠有效地捕捉圖像的全局上下文信息，但其計算複雜度較高，對計算資源的需求較大。
CNN-Transformer 融合：優勢互補的創新方案
為了克服CNN和Transformer各自的局限性，研究人員提出了將兩者融合的方案。CNN-Transformer融合模型通常利用CNN提取圖像的局部特徵，然後利用Transformer捕捉全局上下文信息，從而實現更全面的影像理解和增強。
目前，已經出現了多種不同的CNN-Transformer融合模型，例如：
並行融合：
將CNN和Transformer並行地應用於輸入圖像，然後將兩者的輸出融合。這種方法能夠同時利用CNN的局部感知能力和Transformer的全局建模能力。
串行融合：
將CNN和Transformer串行地應用於輸入圖像，例如先利用CNN提取特徵，然後將提取的特徵輸入到Transformer中進行全局建模。這種方法能夠有效地利用CNN的先驗知識，提高Transformer的效率。
混合融合：
將CNN和Transformer混合地應用於輸入圖像，例如利用CNN提取多尺度特徵，然後利用Transformer對不同尺度的特徵進行融合。這種方法能夠有效地捕捉圖像的多尺度信息。
這些融合模型在水下影像增強任務中表現出了優異的性能。例如，一些研究表明，與傳統的CNN模型相比，CNN-Transformer融合模型能夠顯著提高水下影像的對比度、色彩還原度和細節清晰度。
數據驅動的性能提升：合成數據集的應用
深度學習模型的性能高度依賴於訓練數據的品質和數量。然而，獲取大量真實的水下影像數據往往成本高昂且耗時。為了緩解數據匱乏的問題，研究人員開始利用計算機圖形學技術生成合成水下影像數據集。
合成數據集可以通過模擬水下光線傳播、懸浮顆粒散射等物理過程來生成。通過調整模擬參數，可以生成各種不同水下環境下的影像，從而擴充訓練數據的多樣性。一些研究表明，利用合成數據集預訓練CNN-Transformer融合模型，然後在真實數據集上進行微調，可以顯著提高模型的泛化能力和性能。
挑戰與展望：未來研究方向
儘管CNN-Transformer融合模型在水下影像增強方面取得了顯著的進展，但仍然存在一些挑戰需要克服：
計算複雜度：
Transformer模型的計算複雜度較高，對計算資源的需求較大。如何降低模型的計算複雜度，使其能夠在資源受限的設備上運行，是一個重要的研究方向。
模型可解釋性：
深度學習模型通常被視為“黑盒”，其決策過程難以理解。提高模型的可解釋性，有助於我們更好地理解模型的優缺點，並進行針對性的改進。
魯棒性：
水下環境複雜多變，如何提高模型對不同水下環境的魯棒性，是一個重要的研究方向。
數據集偏差：
合成數據集與真實數據集之間存在一定的差異，如何減小數據集偏差，提高模型在真實數據集上的性能，是一個重要的研究方向。
未來，隨著深度學習技術的不斷發展，我們可以期待更多創新性的CNN-Transformer融合模型湧現，為水下影像增強帶來新的突破。例如，可以探索更有效的融合策略、更輕量級的Transformer架構、以及更逼真的合成數據集。此外，還可以將CNN-Transformer融合模型應用於其他水下影像處理任務，例如水下目標檢測、水下影像分割和水下三維重建等。
總結與研判
CNN-Transformer 融合技術的出現，為水下影像增強領域帶來了革命性的變革。通過結合 CNN 的局部感知能力和 Transformer 的全局建模能力，這些融合模型能夠有效地提高水下影像的品質，克服傳統方法的局限性。合成數據集的應用，也緩解了數據匱乏的問題，加速了模型的訓練和部署。
儘管仍然存在一些挑戰，但 CNN-Transformer 融合技術在水下影像處理領域的應用前景廣闊。隨著計算能力的提升和算法的進一步優化，我們可以期待這些技術在海洋科學研究、水下工程檢測、以及水下搜救等領域發揮更大的作用，為人類探索和利用海洋資源提供更強大的支持。未來的研究方向將集中在降低計算複雜度、提高模型可解釋性、增強魯棒性以及減小數據集偏差等方面。這些努力將推動水下影像增強技術的發展，使其更加成熟和可靠。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: November 13, 2025