في خطوة جديدة لصالح تعزيز تقنيات تحسين الصور تحت الماء (Underwater Image Enhancement - UIE)، تم الكشف عن قاعدة بيانات π-SUB المبتكرة، وهي إطار علمي يهدف إلى توليد بيانات مرجعية صناعية تساهم في تعبئة الفجوة بين الصور الصناعية والنمطية. يعد هذا البحث خطوة متقدمة في استخدام النماذج الفيزيائية لتمثيل الواقع عن طريق إدماج إشعاع الوصمة المعتمد على العمق وامتصاص البيولوجية والتشتت البيئي عبر جميع أنواع مياه Jerlov.

تتكون قاعدة بيانات π-SUB من سلسلة من الصور الصناعية الممزوجة بالصور المرجعية التي تغطي بيئات متعددة، بدءًا من المناطق الضحلة حتى أعماق المحيط، مما يمنح الباحثين القدرة على تقييم فعالية نماذج تحسين الصور من زوايا مختلفة. تم إجراء دراسات محاكاة مكثفة تركز على دقتي ``الواقعية العالية`` و ``القابلية العامة``.

وعلى صعيد النتائج، استطاعت قاعدة بيانات π-SUB تحقيق معدل فريشت إنسبكشن (Frechet Inception Distance - FID) أدنى بنسبة 46% من قاعدة بيانات Syrea، مما يعكس واقعية الصورة العالية. بالإضافة إلى ذلك، تم اختبار أربعة نماذج رائدة في تحسين الصور تحت الماء (FUnIE-GAN، Pix2Pix، PUIE-Net، وPhaseformer) التي تمت مقارنتها مع π-SUB.

أدت النتائج إلى تحسن ملحوظ في تقييم الجودة الشاملة للصورة (UIQM) بمعدل يزيد عن 4.18% بالمقارنة مع PHISWID، و9.46% بالمقارنة مع Syrea، بينما تم تقليل معدل NIQE بمعدل 48.78% و23.98% على التوالي. بناءً على هذا، تبرز قاعدة بيانات π-SUB كمعيار متميز لتطوير الجيل التالي من تقنيات تحسين الصور تحت الماء.

لمزيد من المعلومات، يمكنكم الوصول إلى الشيفرة المصدرية وقاعدة البيانات عبر الرابط التالي: https://github.com/airl-iisc/pi-SUB.