基于UNDERWATER-CUT模型的水下图像增强算法

姚鹏; 刘玉会

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基于UNDERWATER-CUT模型的水下图像增强算法

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针对水下图像的颜色失真和对比度失衡问题,提出了一种基于UNDERWATER-CUT模型的弱监督水下图像增强算法。该算法网络训练时无需成对训练集,通过图像分块的方式构建对比学习正负样本,约束了图像生成的内容。使用了结构相似性损失函数对水下图像增强进行约束,确保CUT模型在对水下图像域到脱水图像域进行转换过程中的物体结构不变。同时还使用alignment和uniformity 2个简单函数的线性组合来近似逼近CUT模型的InfoNCE损失函数,使得改进后的模型训练更容易收敛到最优值。实验结果证明经过文中算法增强后的图像,颜色失真得到极大的修正,图像中的物体结构和修复前的图像基本一致。

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来源
《水下无人系统学报》 |2022年第5期|605-611|共7页
作者
姚鹏; 刘玉会;
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作者单位

中国海洋大学工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类海图、海图作业;一般性问题;
关键词
水下图像增强; 结构相似性; InfoNCE损失函数;

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