本文是一篇计算机论文，笔者认为水图像生成技术正处于快速发展阶段，通过不断探索和创新，期待在不久的将来看到更多突破性成果，为海洋科学和相关领域的研究提供更强大的支持。
第一章绪论
1.1引言
1.1.1课题的研究背景
水下视觉技术在海洋资源勘探、生态环境监测、水下考古、无人潜航器（AUV/ROV）导航以及国防安全等领域的应用具有重要意义。该技术通过获取和处理水图像，为多种任务提供关键支持。例如，在海洋探测中，高质量的水图像是海底地形测绘、沉船勘探以及生物多样性监测等任务不可或缺的基础数据[1]。此外，智能水下机器人依赖视觉信息实现目标识别和路径规划，从而提升其自主操作能力。然而，水下环境的复杂性，包括光照不足、水体浑浊度和压力变化等因素，显著制约视觉系统的性能，进而限制水下智能感知技术的发展[2]。因此，研发高效的水图像生成算法，以生成清晰、自然且真实的水下视觉信息，成为推动该领域进步的重要课题。
水图像处理在海洋科学、环境监测及水下机器人技术等领域具有重要应用价值。然而，当前主流方法——基于物理模型和深度学习方法——均面临显著局限。深度学习方法，如生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络（CNN），虽在水图像增强与生成中取得一定成效，但面临多重挑战：高质量水图像数据集稀缺，限制模型训练与泛化能力；难以精确模拟复杂水下光学特性，导致图像伪影与失真；对多样水体条件（如浅海、深海、浑浊水）适应性不足，性能不稳定。例如，真实世界中扭曲和参考图像对难以收集，且合成数据与真实数据间存在差距，导致模型在不同水体环境中的表现不一致。这些缺陷阻碍现有方法在实际中的推广，凸显研发新型生成方法的迫切需求。未来研究需聚焦于高质量数据合成和适应性更强的算法，以克服当前瓶颈[3]。
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1.2国内外研究现状
由于水下光学成像过程中易受到水中杂质、恶劣环境以及光电转换传输设备的影响，水图像大多存在诸如难以获取、细节模糊以及分辨率低等退化问题。这些退化的水图像对海洋探测、环境监测等领域的视觉任务产生较大的困难。因此，图像生成、图像去噪及增强以及分辨率提升是水下视觉技术发展的关键。本节将分别对其阐述与分析。
1.2.1水图像生成的研究现状
近年来，水图像生成研究在方法创新和应用扩展方面取得突破。Patel等（2024）提出的RSUIGM方法通过优化物理模型，生成高度真实的合成水图像，并发布RSUIGM数据集，为深度学习恢复模型的训练提供新资源[4]。此外，Li等（2021）利用解耦表示技术，通过非配对数据生成多风格水图像，显著提升生成图像的多样性，适用于深度图预测等任务[5]。Chen等（2021）则提出一种像素级自监督训练策略，通过最大化结构相似性，将自然光图像转换为合成水图像。这些进展表明，物理模型与深度学习的结合正成为趋势，与此同时，生成图像的质量和应用场景也在不断扩展，为水图像去噪等相关研究提供新思路[6]。但相比较其他领域来说，水图像生成领域目前研究内容很少，因此这凸显工作的创新性。
1.2.2水图像去噪的研究现状
水图像去噪的目标是去除由水下环境及成像设备引入的噪声，同时尽可能保留图像的有效信息。近年来，针对水图像的特性，研究者提出多种去噪方法，主要包括基于滤波、稀疏表示及小波变换等技术。
(1)基于滤波的方法
滤波技术是去噪领域的传统方法，通过空间域或频率域处理减少噪声干扰。2010年，Prabhakar等人提出一种针对水图像的去噪算法，通过自适应滤波器抑制由沙粒及浮游生物颗粒引起的噪声[7]。该方法在降低噪声方面效果显著，但对边缘细节的保留能力有限。2009年，李健等人基于小波理论设计一种去噪算法，将图像分解为高频和低频通道，分别采用高通滤波和小波去噪技术处理[8]。实验表明，该方法能有效抑制噪声，但边缘保持仍需改进。
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第二章相关技术与工作综述
2.1水图像生成技术
水图像生成技术是计算机视觉与海洋科学交叉领域的重要研究方向，其核心目标是通过模拟或增强水下场景图像，为海洋探索、水下机器人导航、水下目标检测等应用提供高质量的视觉数据。水下环境因其特殊的物理特性，如光照不均匀、色彩失真、散射效应和模糊现象，对图像生成技术提出独特挑战。近年来，随着水下视觉任务需求的不断增长，研究者持续探索从传统方法到现代深度学习技术的演进路径，以提升生成图像的质量和实用性。本节将系统介绍水图像生成领域的主要技术及其发展历程，并重点分析传统数据增强方法的应用及其局限性，为后续章节的创新方法探讨奠定基础。
2.1.1传统数据增强方法
(1)基本原理
传统数据增强方法是一类基于图像几何变换和色彩调整的技术，旨在通过对原始图像执行预定义操作，生成新的图像样本，从而扩充训练数据集，提升模型的鲁棒性和泛化能力。这些方法在计算机视觉领域中应用广泛，尤其适用于数据量有限的场景。
①旋转：旋转操作通过将图像绕中心点旋转一定角度生成新图像，以模拟目标在不同视角下的外观变化。
②裁剪：裁剪操作通过随机选取图像的一部分区域，生成新的图像样本，常用于模拟目标在图像中的不同位置和尺度变化。裁剪过程不涉及复杂的数学变换，但需确保裁剪区域包含足够的目标信息，以避免数据丢失。
③颜色变换：颜色变换通过调整图像的亮度、对比度或饱和度等属性，生成具有不同视觉效果的图像。
(2)在水图像生成中的应用
传统数据增强方法在水图像生成领域中被广泛应用，尤其是在深度学习模型训练过程中，用于缓解水图像数据稀缺的问题。例如，旋转和裁剪方法可模拟水下目标在不同角度、距离和位置下的外观变化。Li等人[29]在水下目标检测任务中采用这些方法，通过对图像进行随机旋转和裁剪，生成多样化的训练样本，从而提升检测模型对目标姿态变化的适应能力。
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2.2可控生成技术
随着深度学习技术的迅猛发展，图像生成模型在计算机视觉领域展现出显著的应用潜力。尤其在数据稀缺或采集成本较高的场景中，例如水图像生成，生成模型能够通过合成数据有效弥补真实数据的不足。然而，传统图像生成方法多以提升图像质量和多样性为目标，其生成结果往往缺乏用户对具体内容的精确控制能力。在水下视觉任务中，研究者不仅需要高质量的生成图像，还需根据任务需求（如水深、光照条件或目标物体特征）对图像内容进行精细化调控。因此，可控生成技术（Controllable GenerationTechniques）应运而生，通过引入外部控制信号或条件，使用户能够有目的性地引导生成过程，实现从随机生成到定向创作的转变。本节将系统探讨可控生成技术的核心概念及其在图像生成中的应用价值，重点分析其在水下场景中的独特需求和重要性，为后续章节中可控生成方法的设计与实现提供理论依据。
2.2.1可控生成技术的意义
(1)图像生成中的可控性概述
在图像生成领域，可控性是指用户能够通过输入特定的控制信号或条件，引导生成模型输出符合预期的图像内容。这种控制信号可以是全局性的，例如图像的整体风格，色调或场景类型；也可以是局部性的，例如目标物体的类别，位置，大小或姿态。可控生成技术的核心目标在于将生成过程从传统的随机采样转变为用户导向的定制化图像创作过程。这一转变依赖于模型设计中的条件输入机制，例如条件生成对抗网络cG ANs[46]通过将条件变量与噪声向量结合，实现对生成结果的显式控制。
(2)可控生成技术的重要性
可控生成技术在图像生成中的重要性体现在多个方面，以下从实用性、交互性及模型分析三个维度进行详细阐述：
①提升生成图像的实用性：在实际应用中，生成图像需满足特定任务需求，而非仅仅是视觉上的真实感。例如，在水下目标检测任务中，研究者可能需要生成包含特定目标（如海星、海胆）或特定环境特征（如浑浊水域）的图像，以训练更具针对性的深度学习模型。传统的无控生成方法难以满足这一需求，而可控生成技术通过引入条件变量，能够生成高度定制化的图像，从而提升下游任务的性能。例如，StackGAN[47]通过分阶段生成实现从文本描述到高分辨率图像的精确映射，证明可控性对任务驱动型图像生成的价值。
②增强人机交互体验：可控生成技术赋予用户通过直观的方式（如文本输入、参数调节或示例图像）与模型交互的能力。例如，用户可以通过输入“浑浊水域中的蓝色海参”或调整水深滑块，实时调控生成结果。这种交互性不仅提升用户体验，还加速图像生成与优化的迭代过程，在艺术创作、虚拟现实和教育领域具有广泛应用前景。
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第三章 基于CHUIG的水图像生成方法 ................... 23
3.1 引言 ................................ 23
3.2 CHUIG模型的整体框架 ............................... 23
3.3 水图像的前向和反向扩散过程 .................... 24
第四章 可控生成机制与超分辨率算法 ........................ 40
4.1 引言 ................................ 40
4.2 Fate Number 算法 ............................... 40
4.3 改进的 Real-ESRGAN 超分辨率网络应用 ................................ 43
第五章 基于CHUIG模型的可视化评估系统设计与分析 ................. 49
5.1 引言 .............................. 49
5.2 总体设计方案 ...................................... 49
第五章基于CHUIG模型的可视化评估系统设计与分析
5.2总体设计方案
CHUIG水图像生成器的总体设计旨在构建一个集成图像展示与模型训练功能的系统，以满足水图像处理的多层次需求。该系统采用模块化设计思想，通过Gradio框架实现用户友好的交互界面，并结合深度学习技术提供高效的图像生成能力。总体设计方案分为两个主要功能模块：Sample模块和Train模块，各模块在功能上相互独立，但在整体系统架构中协同工作，以实现从图像展示到模型优化的完整流程。
CHUIG生成器的系统架构分为前端界面和后端逻辑两大部分。前端界面基于Gradio的Blocks和Tabs组件构建，提供直观的可视化操作环境；后端逻辑则通过Python脚本实现，包括图像加载、模型推理和训练参数配置等功能。系统的核心目标是通过简洁的操作流程，将复杂的水图像生成技术封装为易于使用的工具。具体而言，Sample模块负责展示预生成的图像结果，而Train模块支持用户自定义模型训练参数，二者共同构成系统的主要功能闭环。
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第六章总结与展望
6.1总结
当前水图像生成技术在多样性和质量方面存在诸多挑战。现有方法往往难以在保持图像清晰度的同时生成多样化的水下场景，且在处理复杂环境时容易出现噪声、细节丢失和目标物体融合异常等问题。此外，传统扩散模型的随机性导致生成过程难以控制，限制其在实际应用中的效果。为应对这些挑战，本文提出以下创新方法：
（1）开发一种创新的水图像生成器CHUIG，它能够在无需大量原始图像数据的情况下，高效地批量生成多种类型的清晰水图像。这一生成器不仅降低对昂贵计算资源和大量标注数据的依赖，还通过其独特的生成机制，显著提升生成图像的多样性和真实性，为水图像生成领域带来一种全新的解决方案，推动该技术在海洋探索、水下考古和资源勘探等实际应用中的发展。
（2）针对水图像的特殊挑战，设计专门的FineNet网络架构，以替代传统的U-Net结构。FineNet通过其增强的去噪能力和对水下场景的适应性，有效改善生成图像的细节表现。它不仅减少目标物体的异常融合现象，降低图像伪影的出现，还缓解过度平滑的问题，使得生成的图像在保持清晰度的同时，能够更准确地反映水下环境的复杂性，从而显著提升生成图像的整体质量，为水图像处理提供一种更高效、更精确的工具。
（3）创新性地提出Fate Number方法，这一方法通过引入可控的随机性，将扩散模型的图像生成过程从一个不可预测的随机事件转变为一个可精确控制和选择的过程。Fate Number不仅提高生成图像之间的一致性和可比性，使得研究人员能够更系统地评估和优化模型性能，还为图像生成任务提供一种新的思路，即通过调整Fate Number的值来实现对生成图像特定特征的控制，从而在实际应用中提供更大的灵活性和可控性。
参考文献（略）