文档名：多残差联合学习的水下图像增强
目的：由于海水中悬浮的颗粒会吸收和散射光,并且不同波长的光在海水中的衰减程度也不同,使得水下机器人拍摄的图像呈现出对比度低、颜色失真等问题.为解决上述问题以呈现出自然清晰的水下图像,本文提出了基于神经网络的多残差联合学习的方法来对水下图像进行增强.方法：该方法包括3个模块：预处理、特征提取和特征融合.首先,采用Sigmoid校正方法对原始图像的对比度进行预处理,增强失真图像的对比度,得到校正后的图像;然后,采用双分支网络对特征进行提取,将原始图像送入分支1——残差通道注意分支网络,将校正后的图像与原始图像级联送入分支2——残差卷积增强分支网络.其中,通道注意分支在残差密集块中嵌入了通道注意力模型,通过对不同通道的特征重新进行加权分配,以加强有用特征;卷积增强分支通过密集级联和残差学习,提取校正图像中边缘等高频信息以保持原始结构与边缘.最后,在特征融合部分,将以上双分支网络的特征级联后,通过残差学习进一步增强;增强后的特征与分支1的输出、分支1与分支2的输出分别经过自适应掩膜进行再次融合.选取通用UIEB(underwaterimagebenchmarkdataset)数据集中的800幅水下图像作为训练集进行训练,设计了结合图像内容感知、均方误差、梯度和结构相似性的联合损失函数对网络进行端到端训练.结果：在通用UIEB数据集上选取非训练集中有参考图像的90幅图像与当前10种方法进行测试.结果：显示,本文方法增强后的水下图像的PSNR(peaksignal-to-noiseratio)指标平均达到了20.7394dB,SSIM(structuralsimilarity)为0.8768,UIQM(underwaterimagequalitymeasure)为3.1833,均高于对比方法.结论：本文方法不仅在客观质量上超越了对比方法,且在主观质量上也显著提高了对比度,能够产生颜色丰富并且清晰度较高的增强图像.尤其是对于深水场景中偏蓝的水下图像,本文方法获得显著的质量提升.
作者：陈龙丁丹丹
作者单位：杭州师范大学信息科学与工程学院,杭州311121
母体文献：2022低质图像增强前沿论坛论文集
会议名称：2022低质图像增强前沿论坛
会议时间：2022年4月21日
会议地点：线上
主办单位：中国图象图形学报
语种：chi
分类号：
关键词：水下图像 图像增强 多残差联合学习 神经网络
在线出版日期：2022年9月21日
基金项目：
相似文献
相关博文
- 文件大小:
- 17.02 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
