연구진은 기존 수중 이미지 품질 향상(UIE) 방법의 한계로, 노이즈가 섞인 가짜 레이블에 의존한다는 점을 지적했어요. 본 논문에서는 수중 환경의 물리적 특성을 반영한 색상 보정, 안개 제거, 배경 잡음 제거로 UIE 작업을 분해하고, 다양한 이전 지식을 활용해 학습하는 방식을 제안했어요. 새로운 접근 방식은 레이블 없이도 학습이 가능하며, 기존 방법 대비 SOTA 성능을 달성하고 후속 시각 작업 성능을 향상시켰어요.