（未完成）笔记：Underwater Image Enhancement
水下图像由于光线的选择性吸收和散射等原因造成了颜色偏差、模糊等退化现象，导致目标检测等水下探测活动效果较差，因此研究水下图像增强成为了一个研究热点。下图是水下图像增强的示例，其中(a)是原图，(b-j)是不同水下图像增强算法的增强效果，水下图像增强就是设计算法，给算法喂入模糊的水下图像得到增强后的图像。
1、Uncertainty Inspired Underwater Image Enhancement
设计深度学习水下图像增强算法最大的难题在于无法获取真正的Ground Truth（也叫 reference images），所以现有的方法都是先采用一些state-of-the-art的增强算法去生成一些增强后的图片，然后人为主观地去挑选一张最好的作为Ground Truth，但是人为挑选就不可避免地存在不确定性，目前的方法都不能很好地处理这个问题。