本文介绍了一个用于水下图像处理的系统，构建了一个大规模的水下图像数据集 (RUIE)。对多种算法进行了海量实验，评估其在提高图片可视度和校正色调方面的效果和限制，并探索了其对目标检测的贡献。

该研究介绍了一个用于水下图像处理的系统，并构建了一个大规模的水下图像数据集(RUIE)。在该数据集上，对多种算法进行了海量实验，以评估其在提高图片可视度和校正色调方面的效果和限制，并探索了其对目标检测的贡献。

FA-Net是一种基于深度学习和特征注意力的端到端网络，用于解决水下图像处理中的低频信息限制问题。RFAB结合了通道注意力、像素注意力和残差学习机制，并通过多跳连接跳过低频信息，取得了比现有方法更高的精度和优越性。