【摘 要】
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为了有效解决水下图像亮度、对比度过低和颜色混乱等问题,提出一种改进的多尺度密集残差网络的水下图像增强方法。对原始图像进行多尺度特征提取,更好地保留了图像细节,通过改进的密集残差网络对水下图像进行增强处理,提升图像亮度和对比度,校正图像颜色,在每个密集残差网络间添加了SK注意力机制,可以选择性地捕捉输入图像的关键信息并进行处理,将增强后的水下图像进行多尺度融合。通过Type和EUVP两个水下图像数据
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(62066047,61365001,61463052)。
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为了有效解决水下图像亮度、对比度过低和颜色混乱等问题,提出一种改进的多尺度密集残差网络的水下图像增强方法。对原始图像进行多尺度特征提取,更好地保留了图像细节,通过改进的密集残差网络对水下图像进行增强处理,提升图像亮度和对比度,校正图像颜色,在每个密集残差网络间添加了SK注意力机制,可以选择性地捕捉输入图像的关键信息并进行处理,将增强后的水下图像进行多尺度融合。通过Type和EUVP两个水下图像数据集对所提出方法进行验证,基于物理模型和数据驱动的6种方法进行了主观效果和客观指标间的比较。在主观效果的定
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