扩散先验融合小波
用扩散模型生成频率退化先验，并与小波分层增强网络交叉融合，以极少去噪步骤实现水下图像的清晰恢复。
Haojie, Chen · Zhuo, Wang · 秦洪德 · Mu, Xiaokai
Information Fusion 2026
将潜在退化先验压缩为紧凑表示，扩散模型仅需几次去噪迭代就能生成准确的目标值，显著提升模型效率。
频率域扩散模型生成的退化先验能捕捉水下退化的频率特性，并在频域与小波低频子带振幅分量融合，指导退化信息的恢复。
WHENet 分别增强高频和低频子带，其中高频扩张注意力模块结合多尺度扩张卷积与自注意力细化纹理，低频则通过先验融合模块恢复退化信息。
在公开基准数据集上的大量实验表明，FPG-Diff 的增强性能优于当前最先进的方法。