CWR

对比学习一键复原水下图像，颜色细节双提升

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 15 🐛 待处理 5 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 92
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源代码和数据集，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

CWR 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队JunlinHan
GitHubhttps://github.com/JunlinHan/CWR
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源代码和数据集，完全免费，需自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型computer-vision,generative-adversarial-network,image-generation,image-restoration,low-level-vision,pytorch,underwater-image
GitHub 星标★ 92
上线时间2021-03-17 00:00:00
代码更新2026-08-29
仓库体积27.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

CWR 是一个基于对比学习的水下图像复原开源项目，对应 IGARSS 2021 口头报告论文。它解决水下图像因光吸收和散射导致的颜色失真、对比度低、细节模糊等问题。核心能力是采用对比学习框架，让模型学习从退化水下图像到清晰图像的映射，同时结合生成对抗网络提升复原质量。项目提供了完整的数据集和 PyTorch 实现代码，支持训练和测试流程。相比传统物理模型方法，该方法无需复杂的水质参数估计，直接端到端学习复原，在多种水下场景中展现出更好的色彩校正和细节恢复效果。适合研究人员和开发者快速复现论文结果，并在此基础上进行二次开发。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 92

核心亮点

  • 对比学习框架创新，无需物理参数估计，复原更鲁棒
  • 提供完整数据集和训练测试代码，复现门槛低
  • IGARSS 2021 口头报告，方法经过学术验证

不足之处

  • 项目文档较简略，缺少详细的环境配置和训练指南
  • 代码结构未模块化，扩展自定义模型需较多改动

适用场景

  • 海洋生物观测与水下摄影图像增强
  • 水下机器人视觉系统预处理
  • 学术研究中的水下图像复原基准对比

替代项目

Ucolor、WaterNet、Underwater-DCNN

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