基于色彩校正与亮度估计的水下低照度图像增强
宋巍 ,陈桥 ,刘亚玲 ,葛梦滢
上海海洋大学,上海大学
2024-08-20
针对水下低照度环境下光线衰减导致的色彩失真和人工光源导致的光照不均2个退化问题,本文提出一种基于色彩校正和亮度估计的水下低照度图像增强网络,称为LUcobe。LUcobe由色彩校正和亮度估计2个子网络组成。色彩校正子网络通过双色彩空间并结合注意力机制,提取最具辨别力的色彩特征,自适应地集成和突出显示。亮度估计子网络利用编解码器结构结合空洞卷积对图像亮度进行全局估计。最后,将亮度估计和色彩校正子网络的输出在通道选择模块进行结合,实现图像增强。实验结果表明:LUcobe能够有效改善水下低照度图像的不均匀光照和色彩偏差问题,与多种水下图像增强方法相比, 在视觉效果和客观评价指标(PSNR,SSIM,MSSSIM,MSE)上均取得更好的效果。
  • 图像传感器
被引用: 234次
年份: 2024年
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内容目录
  • 引 言

  • 1、本文方法

    • 1.1 网络模型结构

    • 1.2 双色彩空间特征提取模块

    • 1.3 特征融合模块

    • 1.4 特征融合模块

    • 1.5 通道选择模块

    • 1.6 损失函数

  • 2、实验结果与分析

    • 2.1 实验设置

    • 2.2 网络结构评估

    • 2.3 水下图像增强方法对比

  • 3、结论

核心点推荐
  • 水下低照度图像
  • 亮度估计
  • 色彩校正
  • 水下图像增强