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基于双重残差混合注意力机制的水下图像增强算法探究
1
作者
李然
《现代计算机》
2024年第17期73-76,共4页
水下拍摄的图像受到悬浮颗粒物散射作用的影响,有可能出现模糊、对比度低、色彩失真等不利情况,影响了图像质量。为了利用人工智能技术增强水下图像的视觉效果,研究过程提出了双重残差混合注意力机制,并在此基础上建立了相应的图像增强...
水下拍摄的图像受到悬浮颗粒物散射作用的影响,有可能出现模糊、对比度低、色彩失真等不利情况,影响了图像质量。为了利用人工智能技术增强水下图像的视觉效果,研究过程提出了双重残差混合注意力机制,并在此基础上建立了相应的图像增强算法模型。利用开源数据集检验该算法模型的性能,为其设置四种对照算法。结果显示,其在结构相似性、峰值信噪比两个评价指标上表现最佳,达到了预期目标。
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关键词
双重残差混合注意力网络模型
水下
图像增强
算法
性能试验
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职称材料
题名
基于双重残差混合注意力机制的水下图像增强算法探究
1
作者
李然
机构
山西传媒学院信息工程学院
出处
《现代计算机》
2024年第17期73-76,共4页
文摘
水下拍摄的图像受到悬浮颗粒物散射作用的影响,有可能出现模糊、对比度低、色彩失真等不利情况,影响了图像质量。为了利用人工智能技术增强水下图像的视觉效果,研究过程提出了双重残差混合注意力机制,并在此基础上建立了相应的图像增强算法模型。利用开源数据集检验该算法模型的性能,为其设置四种对照算法。结果显示,其在结构相似性、峰值信噪比两个评价指标上表现最佳,达到了预期目标。
关键词
双重残差混合注意力网络模型
水下
图像增强
算法
性能试验
Keywords
dual residual hybrid attention network model
underwater image enhancement algorithm
performance test
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于双重残差混合注意力机制的水下图像增强算法探究
李然
《现代计算机》
2024
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