融合自校准照明框架的水下图像增强网络
Underwater image enhancement networks incorporating self-calibrated illumination frame
桂林电子科技大学 a. 信息与通信学院; b. 广西无线宽带通信与信号处理重点实验室; c. 计算机与信息安全学院, 广西 桂林 514000
摘要
水下图像质量退化严重阻碍了海洋工程技术的发展，针对水下图像颜色失真、对比度偏低和亮度不均匀等问题，为了解决水下特殊成像环境导致的以上退化问题，同时以便于后续基于水下图像的研究工作，提出了融合自校准照明框架的水下图像增强网络模型，该网络模型在卷积神经网络的基础上融合了自校准照明模块，可以快速、灵活地亮化图像。自校准照明模块中建立了一个具有权重共享的级联照明学习过程来处理水下图像。考虑到级联模式的计算负担，又构建了自校准模块，实现了各阶段结果之间的收敛，大大降低了计算成本，实现了对水下图像亮度的自动调节。最后，分别对实验结果进行定性及定量分析，并且对比了八种先进的增强算法，结果表明提出的方法明显优于其他对比算法。该方法增强后的结果图提高了对比度，对颜色进行了校正，改善了亮度不均匀的问题，同时增强了视觉效果，定性及定量分析结果说明了该方法的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61561010)
广西创新驱动发展专项资助项目(桂科AA21077008)
广西无线宽带通信与信号处理重点实验室2022年主任基金资助项目(GXKL06220102,GXKL06220108)
八桂学者专项经费资助项目(2019A51)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2022YXW07)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2022YCXS080)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.04.0124
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3490-3495
文章编号: 1001-3695(2023)11-045-3490-06
发布历史
[2023-06-01] 优先出版
[2023-11-05] 印刷出版
引用本文
蒋留兵, 牟玉洁, 车俐, 等. 融合自校准照明框架的水下图像增强网络 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (11): 3490-3495. (Jiang Liubing, Mou Yujie, Che Li, et al. Underwater image enhancement networks incorporating self-calibrated illumination frame [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (11): 3490-3495. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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