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基于细节增强和多颜色空间学习的联合监督水下图像增强算法
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作者 胡锐 程家亮 胡伏原 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期23-28,共6页
由于水下特殊的成像环境,水下图像往往具有严重的色偏雾化等现象。因此文中根据水下光学成像模型设计了一种新的增强算法,即基于细节增强和多颜色空间学习的无监督水下图像增强算法(UUIE-DEMCSL)。该算法设计了一种基于多颜色空间的增... 由于水下特殊的成像环境,水下图像往往具有严重的色偏雾化等现象。因此文中根据水下光学成像模型设计了一种新的增强算法,即基于细节增强和多颜色空间学习的无监督水下图像增强算法(UUIE-DEMCSL)。该算法设计了一种基于多颜色空间的增强网络,将输入转换为多个颜色空间(HSV、RGB、LAB)进行特征提取,并将提取到的特征融合,使得网络能学习到更多的图像特征信息,从而对输入图像进行更为精确的增强。最后,UUIE-DEMCSL根据水下光学成像模型和联合监督学习框架进行设计,使其更适合水下图像增强任务的应用场景。在不同数据集上大量的实验结果表明,文中提出的UUIE-DEMCSL算法能生成视觉质量良好的水下增强图像,且各项指标具有显著的优势。 展开更多
关键词 水下图像增强 多颜色空间学习 无监督学习 细节增强 特征提取 特征融合
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