Underwater 3D reconstruction faithfully reproduces the color shifts and visibility loss of captured views, while physical inversion may leave estimation errors in the recovered scene appearance. We formulate Underwater Scene-level Enhancement (USE) as learning a persistent, visibility-enhanced 3D scene representation from degraded multi-view underwater observations, enabling consistent enhanced rendering. Realizing USE requires both a reliable scene representation for enhancement and a consistent enhancement target without paired enhanced 3D data. Therefore, we present 3D-USE, a two-stage framework. First, the Medium Radial Basis Anchor Representation (MediumRBF) establishes a medium-aware Gaussian scene by representing water effects with shared radial-basis anchors and explicitly decomposing object and medium contributions. Based on this fixed scene representation, Appearance Transition Consensus (ATC) transfers paired 2D underwater image enhancement (UIE) knowledge into scene-global and Gaussian-local targets, avoiding direct supervision from inconsistent enhanced views. An Underwater Bilateral Appearance Field (U-BAF) then realizes these targets in Gaussian radiance and medium appearance. The scene directly renders enhanced novel views without a 2D UIE model at inference. Experiments on real underwater scenes show improved visibility and cross-view consistency while preserving reconstruction quality.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【阿姆斯特丹博士论文】3D 视觉学习中的连续性,127页pdf
专知会员服务
32+阅读 · 2023年10月13日
专知会员服务
11+阅读 · 2021年8月11日
 【SIGGRAPH 2020】人像阴影处理,Portrait Shadow Manipulation
专知会员服务
29+阅读 · 2020年5月19日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
对抗攻击之利用水印生成对抗样本
计算机视觉life
10+阅读 · 2020年9月27日
三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法?
极市平台
13+阅读 · 2020年2月23日
目前最好的开源人脸3D重建与密集对齐算法
计算机视觉life
17+阅读 · 2019年4月24日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
VIP会员
最新内容
何为协作武器?
专知会员服务
5+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
6+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
7+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
3+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
受限仓库多智能体取送中的动态安全等待点选择
相关VIP内容
【阿姆斯特丹博士论文】3D 视觉学习中的连续性,127页pdf
专知会员服务
32+阅读 · 2023年10月13日
专知会员服务
11+阅读 · 2021年8月11日
 【SIGGRAPH 2020】人像阴影处理,Portrait Shadow Manipulation
专知会员服务
29+阅读 · 2020年5月19日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员