Hualong, Zhao：基于多级协同处理的水下图像增强
论论资讯 ｜ 2024-04-29 ｜
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Laser and Optoelectronics Progress
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Underwater Image Enhancement Based on Multi-Stage Collaborative Processing
Hongchun Y.; Hualong Z.; Kai G.
Published：2024-04-01
DOI：10.3788/lop231422
研究背景
社会上，我们常常遇到一些水下图像模糊不清的问题，这给水下摄影和监测带来了挑战。科研人员为了解决这一难题，进行了一项名为《基于多阶段协同处理的水下图像增强》的研究。
研究内容
这项研究提出了一种多阶段水下图像增强模型，能够同时融合空间细节和背景信息。该模型分为三个阶段：前两个阶段采用编码器-解码器配置，第三个阶段包含一个并行注意子网络。这种设计使得模型能够同时学习空间微妙之处和背景数据。还引入了监督式注意模块以增强特征学习。此外，设计了跨阶段特征融合机制，用于整合前后子网络的中间特征。与其他水下增强模型进行的比较测试表明，该模型在主观视觉质量和客观评估指标方面优于大多数现有算法。具体来说，在Test-1数据集上，该模型实现了26.2962 dB的峰值信噪比和0.8267的结构相似性指数。
研究意义
这项研究的创新之处在于提出了一种新的水下图像增强模型，能够在主观和客观评估上超越现有算法。通过这项研究，我们有望改善水下图像的质量，为水下摄影和监测提供更好的技术支持。
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