水中での吸収および散乱に起因する画像の色彩歪み、コントラスト不足、スケール依存ぼかし問題に対処するために、本稿では動的知覚と漸進的細分化を融合したU字型水中画像強調ネットワークを提案する。まず、エンコーダ内に動的調整Transformerモジュールを設計し、各向異性特徴を抽出して水中空間の不均一な劣化を動的に知覚し、空間コンテキストの詳細強調と全体的な色彩回復を実現する。次に、デコーダ内に空洞畳み込み集約モジュールと漸進的意味ガイドアップサンプリングモジュールから成る漸進的細分化アーキテクチャを構築する。空洞畳み込み集約モジュールは階段式拡張戦略を採用して多尺度コンテキスト特徴を捉え、チャネルシャッフルと残差注意機構を統合してぼやけた領域の再構築を最適化し、画像の全体的なコントラストと色彩忠実度を向上させる。漸進的意味ガイドアップサンプリングモジュールはカスケード型勾配保持戦略を用いて高周波詳細の損失を補償し、深層の意味再構築と浅層の詳細最適化間の動的バランスを実現する。5つの公開データセットにおける9つの先進アルゴリズムとの比較結果により、提案手法はUIEBおよびLSUIデータセットにおいてPSNR、SSIM、MSEの指標で最良の性能を達成した。次善法と比較して、UIEBではPSNRとSSIMがそれぞれ1.47％および1.26％向上し、MSEは8.33％低減した。LSUIではPSNRとSSIMがそれぞれ14.51％および6.92％向上し、MSEは45.00％低減した。さらに、UCCS、U45、C60の無参照データセットにおいても、本手法はUCIQE指標で最良の結果を達成した。以上の結果は、提案手法が色合い補正、コントラスト向上、および詳細復元において優れていることを示しており、高度な視覚タスクに高品質な画像入力を提供できることを証明している。

水中画像強調;注意機構;動的知覚;漸進的細分化;色彩補正;特徴融合