基于多尺度注意力和对比学习的水下图像增强
摘要
由于水体对光的吸收和散射作用，水下图像普遍存在颜色失真和细节模糊这两种退化问题。为了得到色彩鲜明、细节清晰的水下图像，提出了一个基于多尺度注意力和对比学习的水下图像增强算法模型。该模型采用编码-解码结构作为基础框架，为了提取到更细粒度的特征，在编码部分设计了一个多尺度通道像素注意力模块，利用3个并行支路提取图像中不同层次的特征，然后将3条支路提取的特征进行融合输入到下一层编码器以及对应的解码层，提高网络特征提取以及细节增强的能力。最后，为了进一步提高增强图像的质量，引入对比学习训练网络。大量实验证明，本文算法增强后的图像色彩鲜明且细节信息保留较好。峰值信噪比和结构相似性指标的平均值最高可达到25.46和0.8946，与其他方法相比至少提高了4.4%和2.8%；水下彩色图像质量指标和信息熵的平均值最高为0.5802和7.6668，与其他方法相比均至少提高了2%；特征点匹配平均比原始图像多24个。
引用本文（GB/T 7714）
王悦 Wang Yue, 范慧杰 Fan Huijie, 刘世本 Liu Shiben, 等. 基于多尺度注意力和对比学习的水下图像增强[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024.
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