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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
1
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。
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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
题名
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
1
作者
胡锐
程家亮
胡伏原
机构
苏州科技大学信息化建设与管理中心
苏州科技大学电子与信息工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第1期23-28,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61472267)。
文摘
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。
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
Keywords
underwater
image
enhancement
multi
-
color
space
learning
unsupervised
learning
detail
enhancement
feature
extraction
feature
fusion
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [电子电信—信息与通信工程]
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
胡锐
程家亮
胡伏原
《现代电子技术》
北大核心
2025
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