摘要
水中環境における光の散乱と減衰により発生する水中画像の色ずれと細部のぼやけ問題に対して、改良されたU-Netを用いた全局特徴融合水中画像強調ネットワークを提案する。まず、エンコーダとデコーダにマルチ残差畳み込みモジュールを設計し、特徴情報を階層的に融合処理して細部情報の損失を減少させる。次に、デコーダにチャネル注意モジュールを導入してチャネルに重み付けを行い、チャネルの退化度合いの違いを緩和する。最後に、デコーダに畳み込み・置換自己注意モジュールを設計し、全局情報を融合してネットワークの画像再構成を促進する。提案手法はUIEBデータセットでテストされ、PSNR、SSIM、LPIPSの3指標でそれぞれ23.42、0.9005、0.1385の成績を達成し、LSUIデータセットでもそれぞれ29.35、0.9382、0.0880の成績を達成した。実験結果は、提案手法が色ずれの回復と細部のぼやけの軽減に有効であることを示している。
关键词
水中画像強調; 深層学習; 特徴融合; 注意機構; 畳み込みニューラルネットワーク
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