Hochwertige a priori Informationen visueller Unterwasserbilder sind entscheidend dafür, dass Unterwasserroboter verschiedene Aufgaben erfüllen können. Der Artikel analysiert zunächst die Ursachen der Bildverschlechterung unter Wasser, erklärt die häufig auftretenden Arten der Bildverschlechterung prinzipiell und stellt zwei Wege zur Wiederherstellung der Verschlechterung vor: Unterwasserbildverbesserung und Unterwasserkamerakalibrierung. Anschließend wird der aktuelle Stand der Forschung zu Methoden der Unterwasserbildverbesserung, bestehenden Unterwasserdatensätzen und Bewertungssystemen für die Bildqualität unter Wasser systematisch dargestellt. Danach werden Methoden der Unterwasserkamerakalibrierung sowie deren Vor- und Nachteile zusammengefasst. Abschließend wird ein Überblick über zukünftige Forschungstrends bei Unterwasser-Verschlechterungswiederherstellungstechnologien gegeben, darunter die Robustheit und Generalisierbarkeit von Verbesserungsalgorithmen, Multisensorfusion und Integration fortgeschrittener visueller Aufgaben.

Unterwasserroboter;Unterwasserbildverbesserung;Unterwasserkamerakalibrierung;Deep Learning