水中の低下質画像の色補正と詳細強調を実現するために、粗から細への多段ウェーブレット変換水中画像強調手法を提案した。まず、多段ウェーブレット変換により水中画像を低周波画像と一連の高周波画像に分解する；次に、粗から細への多段ウェーブレット変換水中画像強調ネットワークを提案し、多段ウェーブレット変換に基づく画像強調サブネットワークと二次ルンゲクッタモジュールで構築された細化サブネットワークを含む。多段ウェーブレット変換に基づく画像強調サブネットワークは、水中画像強調の初期結果を推定するために使用され、低周波ブランチと高周波ブランチを含む。低周波ブランチは低周波画像の色情報を補正し、色補正問題を暗黙的な型変換問題とみなし、型変換で一般的に使用されるインスタンス正規化と位置正規化を低周波ブランチの色補正に利用する。高周波ブランチは低周波ブランチの操作に適応するため、高周波画像のエッジと詳細を実際的に強調し、低周波ブランチ処理時の情報と高周波画像を結合して高周波詳細強調マスクを計算する；マスクを逐次アップサンプルし、多段ウェーブレット変換で取得した各レベルの高周波画像に掛け合わせて細部を強調する。逆ウェーブレット変換を実施し、初期強調された水中画像を得る；最後に、二次ルンゲクッタモジュールに基づく細化サブネットワークを設計し、初期強調結果をさらに細化する。実験結果は、合成および実際の水中画像で、本手法が既存の水中画像強調アルゴリズムよりも優れた強調効果を持ち、PSNR値が最大9%向上することを示した。水中視覚タスクの色補正、詳細強調、鮮明化の要件を満たす。

水中光学;ウェーブレット変換;ディープラーニング;色補正;ルンゲクッタ