【摘 要】
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针对水下图像出现对比度低、颜色偏差和细节模糊等问题,提出了多输入融合对抗网络进行水下图像增强。该方法主要特点是生成网络采用编码解码结构,通过卷积层滤除噪声,利用反卷积层恢复丢失的细节并逐像素进行细化图像。首先,对原始图像进行预处理,得到颜色校正和对比度增强两种类型图像。其次,利用生成网络学习两种增强图像与原始图像之间差异的置信度图。然后,为减少在生成网络学习过程中两种增强算法引入的伪影和细节模糊,
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105;中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,辽宁沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁沈阳110016;辽宁工程
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针对水下图像出现对比度低、颜色偏差和细节模糊等问题,提出了多输入融合对抗网络进行水下图像增强。该方法主要特点是生成网络采用编码解码结构,通过卷积层滤除噪声,利用反卷积层恢复丢失的细节并逐像素进行细化图像。首先,对原始图像进行预处理,得到颜色校正和对比度增强两种类型图像。其次,利用生成网络学习两种增强图像与原始图像之间差异的置信度图。然后,为减少在生成网络学习过程中两种增强算法引入的伪影和细节模糊,添加了纹理提取单元对两种增强图像进行纹理特征提取,并将提取的纹理特征与对应的置信度图进行融合。最后,通过
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