INFFUS 2025 | 多校联合提出DF-MSRN：融合傅里叶与空间信息，海洋雪去除实现 SOT...

主要观点总结

本文介绍了水下图像中海洋雪去除的难题及研究现状，重点阐述了一篇前沿论文《Towards marine snow removal with fusing Fourier information》的内容。该论文提出了深度傅里叶海洋雪去除网络（DF-MSRN），结合了傅里叶域和空间域信息，为海洋雪去除提供了全新解决方案。文章还涉及该方法的理论基础、架构、实验结果、局限性及未来展望。

关键观点总结

关键观点1: 海洋雪问题概述

海洋雪是水下成像中的一大难题，会导致光的后向散射、对比度低和模糊等问题，严重影响计算机视觉算法的效果。

关键观点2: 传统方法与现有研究的不足

传统的海洋雪去除方法如中值滤波会使图像过度模糊，而现有的基于深度学习的方法大多仅依赖于空间域处理，忽略了海洋雪图像中的独特频率特征。

关键观点3: DF-MSRN方法介绍

论文提出的DF-MSRN方法创新性地将傅里叶域和空间域信息相结合，通过两阶段架构进行海洋雪去除。

关键观点4: 实验结果与性能

DF-MSRN在海洋雪去除基准数据集上表现出优异性能，能有效去除各种尺寸的海洋雪伪影，同时保留图像细节和结构。

关键观点5: 局限性与未来展望

DF-MSRN仍存在一些局限性，例如在过于浑浊的环境中难以区分海洋雪和其他水下伪影。未来，作者计划将海洋雪去除与水下增强任务相结合，为水下探索的广泛应用开辟新机会。

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