融入注意力机制的弱监督水下图像增强算法

雍子叶; 郭继昌; 李重仪

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融入注意力机制的弱监督水下图像增强算法

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基于监督学习的水下图像增强算法中所需成对训练样本获得困难,为此提出一种融入注意力机制的弱监督水下图像增强算法.根据不同波长的光在水中传播时衰减程度不同的物理特性,计算红通道衰减图,并将依赖红通道衰减图引导的注意力模块融入生成网络,提高生成网络修正水下图像色偏的性能;设计对抗损失函数和结构相似性损失函数相结合的多项联合损失函数,在修正水下图像色偏的同时保留更多图像细节;在全局和局部两个尺度下优化提出的弱监督水下图像增强网络模型.实验结果表明,所提算法在主观视觉质量和客观评价指标上都优于比较算法,可以有效地提高水下图像清晰度.

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来源
《浙江大学学报：工学版》 |2021年第3期|555-562|共9页
作者
雍子叶; 郭继昌; 李重仪;
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作者单位

天津大学电气自动化与信息工程学院;

天津300072;

香港城市大学电脑科学学院;

香港999077;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
水下图像; 图像增强; 弱监督学习; 注意力机制; 清晰度;

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