10.14132/j.cnki.1673-5439.2023.03.006
基于双颜色空间与多网络融合的水下图像增强
受不同水质、不同深度以及成像设备的影响,水下成像质量往往较低,有低对比度、颜色失真、细节模糊等问题.因此,文中在RGB颜色空间的基础上引入了 HSV颜色空间,并与残差网络和注意力机制相结合,实现了双颜色空间与多个子网络的有机融合,弥补了单一颜色空间训练过程中信息丢失、特征提取不全的问题,在保证增强效果的同时提高了整个算法的泛化能力.实验在多个数据集上进行,与众多算法做主观视觉和客观评价指标的比较,使用全参考图像质量评价指标,均方误差(Mean Squared Error,MSE)、峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)、结构相似性(Structural Similarity,SSIM)以及无参考水下图像质量评价指标,水下图像质量评价(Underwater Image Quality Measures,UIQM)等主流指标进行量化评价.实验表明,该算法不论是在主观还是客观评价上都具有一定的优越性.
水下图像、图像增强、卷积神经网络、颜色空间转换、注意力机制
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TN91;TP183
江苏省科协提升计划;南京邮电大学科研基金资助项目
2023-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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