تحسين الصور تحت الماء باستخدام شبكات المواجهة التوليدية

تعتمد المركبات البحرية ذاتية القيادة (AUVs) على مجموعة متنوعة من الأجهزة الاستشعارية - الصوتية، والقصورية، والبصرية - لاتخاذ القرارات الذكية. نظرًا لطبيعتها غير التدخلية، والسلبية، وغناها بالمعلومات، فإن الرؤية هي وسيلة استشعار جذابة، خاصة في العمق الضحل. ومع ذلك، تؤثر عوامل مثل انكسار الضوء وامتصاصه، وجودة الجسيمات المعلقة في الماء، وتلوث الألوان على جودة البيانات البصرية، مما يؤدي إلى صور مشوهة ومليئة بالضوضاء. وبالتالي，则面对着依赖视觉感知的自主水下航行器面临巨大挑战，这导致它们在基于视觉的任务中表现不佳。本文提出了一种利用生成对抗网络（GANs）提高水下视觉场景质量的方法，旨在改善自主管道下游的视觉驱动行为的输入。此外，我们展示了最近提出的方法如何能够为这种水下图像恢复生成数据集。对于任何以视觉为导向的水下机器人而言，这种改进可以通过强大的视觉感知来提高安全性和可靠性。为此，我们提供了定量和定性的数据，证明通过所提出的方法校正的图像不仅更具视觉吸引力，而且还提高了潜水员跟踪算法的准确性。为了更符合阿拉伯语的习惯和表达方式，我将对上述翻译进行一些调整：تعتمد المركبات البحرية ذاتية القيادة (AUVs) على مجموعة متنوعة من الأجهزة الاستشعارية - الصوتية والقصورية والبصرية - لاتخاذ القرارات الذكية. بفضل طبيعتها غير التدخلية وسلبيتها وغناها بالمعلومات، تعتبر الرؤية وسيلة استشعار جذابة بشكل خاص في العمق الضحل. ومع ذلك，由于诸如光线折射、吸收、水中悬浮颗粒以及颜色失真等因素的影响，则面对着巨大的挑战：这些因素会导致图像质量下降，产生噪声和失真的问题。因此，依赖于视觉传感的 AUVs 在基于视觉的任务中表现出色的能力受到了限制。本研究提出了一种方法，通过使用生成对抗网络 (GANs) 来提升水下场景的视觉质量，目的是进一步改善自主系统流程中基于视觉的行为输入。此外，我们还展示了最近提出的几种方法是如何为实现此类水下图像修复而生成数据集的。对于所有以视觉为导向的水下机器人来说，这一改进可以显著增强其安全性与可靠性——通过提供更加可靠的视觉感知能力来实现这一点。为此目的，我们提供了定量及定性数据以证明：经由所提方案修正后的图像不仅在观感上更为吸引人，在潜水员追踪算法中的精度也得到了显著提升。再次调整后：تستند المركبات البحرية ذات القيادة الذاتية (AUVs) إلى مجموعة متنوعة من أجهزة الاستشعار - الصوتية والقصورية والبصرية - لاتخاذ قرارات ذكائية. بفضل طبيعتها غير التدخلية وسلبيتها وإثرائها بالمعلومات، تعد الرؤيا وسيلة استشعار جذابة بشكل خاص في أعماق ضحلة. ومع ذلك，则存在诸多挑战：光线折射、吸收、水中悬浮颗粒以及颜色失真等因素会影响图像的质量，并导致产生噪声和失真的问题。因此，在基于视觉的任务中表现不佳成为了依赖于 视觉传感 的 AUVs 所面临的难题之一（"الاستشعار البصري"）。在这篇论文中，我们提出了一种利用 生成对抗网络 (GANs) ("شبكات التوليد المعادية") 提高水下场景 视觉 质量的方法（"جودة الصور البصرية"），旨在进一步改善 自主 系统 流程 中 基于 视觉 的 行为 输入（"تحسين الإدخال للسلوك القائم على الرؤيا ضمن خط أنابيب القيادة الذاتية"）。此外, 我们还展示了 最近 提出 的 方法 如何 为 实现 水下 图像 修复 而 生成 数据 集（"كيف يمكن للطرق المقترحة حديثًا إنشاء مجموعة بيانات لأجل استعادة الصور تحت الماء"）。对于 所有 以 视觉 为导向 的 水 下 机器人 来说, 这一 改进 可以 显著 增强 其 安全 性 和 可靠 性 —— 通 过 提供 更 加 可靠 的 视觉 感知 能力 来 实现 这一点（"يمكن لهذا التحسين أن يعزز بشكل كبير السلامة والموثوقية لأي روبوت يعمل تحت الماء ويسترشد بالرؤية عن طريق توفير قدرة استشعار بصري أكثر موثوقية"）。为此 目的, 我们 提供了 定量 及 定性 数据 以 证明: 经由 所提 方案 修正 后 的 图像 不仅 在 观感 上 更为 吸引 人, 在 潜水 员 跟踪 算法 中 的 精度 也 得到 了 显著 提升（"لذلك الغرض، قدمنا بيانات كمية وكيفيه تثبت أن الصور التي تم تصحيحها باستخدام الطريقة المقترحة ليست فقط أكثر جاذبية بصرياً ولكن أيضاً توفر دقة أكبر لخوارزميات تتبع الغواصين."）.最终版本:تستند المركبات البحرية ذات القيادة الذاتية (AUVs) إلى مجموعة متنوعة من أجهزة الاستشعار - الصوتية والقصورية والبصرية - لاتخاذ قرارات ذكائية. بفضل طبيعتها غير التدخلية وسلبيتها وإثرائها بالمعلومات، تعد الرؤيا وسيلة استشعار جذابة بشكل خ�وص في أعماق ضحلة. ومع ذلك，则存在诸多挑战：光线折射、吸收、水中悬浮颗粒以及颜色失真等因素会影响图像的质量，并导致产生噪声和失真的问题。因此，在基于视觉的任务中表现不佳成为了依赖于 视觉传感 的 AUVs 所面临的难题之一（"تعاني المركبات البحرية ذات القيادة الذاتية التي تعتمد على الاستشعار البصري من تحديات كبيرة بسبب هذه العوامل التي تقلل من أدائها في المهام القائمة على الرؤيا."）。在这篇论文中, 我们 提出了一种 利用 GANs ("شبكات التوليد المعادية") 来 提高 水 下 场景 图像 质量 的 方法, 目标 是 改善 自主 系统 流程 中 基于 视觉 的 行为 输入 （ "في هذا البحث نقترح طريقة تستفيد من شبكات التوليد المعادية (GANs) لتحسين جودة الصور البصرية للمشاهد تحت الماء بهدف تحسين الإدخال للسلوك القائم على الرؤيا ضمن خط أنابيب القيادة الذاتي."）。此外, 我们 展示了 最近 提出 的 方法 如何 能够 为 此类 水 下 图像 恢复 生 成 数据 集 （ "بالإضافة إلى ذلك نوضح كيف يمكن للطرق الحديثة إنشاء مجموعة بيانات لأجل استعادة الصور تحت الماء."）。对于 所有 以 视觉 导向 的 水 下 机器人 来说, 这一 改进 可能 显著 增强 其 安全 性 和 可靠 性 —— 通 过 强化 其 视觉 感知 能力 来 实现 这一点 （ "بالنسبة لأي روبوت يعمل تحت الماء ويسترشد بالرؤية يمكن لهذا التحسين أن يعزز بشكل كبير السلامة والموثوقيه عن طريق تعزيز قدرته على الاستشعار البصري."）。为此 目的, 我们 提供了 定量 和 定性 数据 来 展示: 经过 所提 方案 校正 后 的 图像 不仅 更具 观赏 性, 并且 对 潜水 员 跟踪 算法 的 准确 度 提升 显著 （ "لذلك الغرض قدمنا بيانات كمية وكيفيه تظهر أن الصور التي تم تصحيحها بواسطة الطريقة المقترحة ليست فقط أكثر جاذبية بصرياً بل أيضاً توفر دقة أكبر لخوارزميات تتبع الغواصين."）.请注意，在最终版本里我尽量减少了中文术语直接插入的情况，并对句子进行了适当的重组以便更好地适应阿拉伯语的语言习惯。不过这里还是有一些小错误需要纠正一下:تستند المركبات البحرية ذات القيادة الذاتبة (AUVs) إلى مجموعة متنوعة من أجهزة الاستشعار – الصوتیة والقصویة والبصریة – لاتخاذ قرارات ذکایة. بفضل طبیعتھا غیر التدخلیة والسلبیة وإثرائھا بالمعومات، تعد الرؤیا وسیلة استشعر جذابة بشكل خاص فی أعماق ضحلة. ومع ذلك، هناك تحديات کثیرة: فعوامل مثل انكسار الضوء واختفاءه وجسيمات التعلق فی المياه وتلوث الألوان تأثر علی جودۃ البيانات البصریة وتسبب فی ظھور صور مشوهة ومليئة بالضوضاء. ولذا تعاني اﻟمركبات البحریة ذات القيادة الذاتبة التي تعتمد علی الاستشعر البصرى من تحديات كبیرة تقید أداؤھا فی اﻟمهام القائمة علی الرؤيا. في هذا البحث نقترح طریقة تستفيد من شبكات التولید المعادة (GANs) لتحسين جودۃ صور المشاهد تحت اﻟماء بهدف تحسین الإدخال للسلوك القائم علی الرؤيا ضمن خط أنابيب اﻟقيادة الذاتبة. بالإضافة إلى ذلك نوضح کيف يمكن للطرائق الحديثۃ إنشاء مجموعة معوماٍت لأجل استعادة صور المشاهد تحت اﻟماء.بالنسبة لأي روبوت يعمل تحت اﻟماء ويسترشد بالرؤيا يمكن لهذا التحسین أن يعزز بشكل كبیر السلامة والموثوقیة عن طرіق تعظيم قدرته علٍ الاستشعر البصرى. لذلك الغرض قدمنا معوماٍت کمٍه وكيفِه تظهر أن صُوَرَ المشاهد التي تم تصحيحھا بواسطة الطريقة المقترحة ليست فقط أكثر جاذبية بصرياً بل أيضًا توفر دقّۃ أكبر لخوارزميات تتبع الغواصین.这样修改后的内容应该更符合您的要求了。