Métodos de aprimoramento de imagens subaquáticas baseados em aprendizado profundo apresentam excelente desempenho visual, mas as redes de ponta a ponta existentes raramente são cuidadosamente construídas para lidar com distorção de cor comum e desfoque de textura em cenas subaquáticas. Para melhorar o desempenho da rede, foi proposta uma rede de aprimoramento de imagens subaquáticas combinando características de histograma de cores com percepção de textura, que inclui uma rede de percepção de textura, uma rede de extração de características de histograma de cores e uma rede de aprimoramento de imagens subaquáticas que funde cor e textura. A construção da rede de percepção de textura introduz um módulo Transformer deformável, que utiliza convoluções deformáveis conscientes do espaço para projetar o mecanismo de atenção multi-cabeça do módulo Transformer, combinando de forma eficaz a capacidade geométrica das convoluções deformáveis com a capacidade semântica global do Transformer para extrair características de textura. A rede de extração de características do histograma de cores considera que o histograma contém informações de cores ricas, utilizando o histograma de imagens subaquáticas reais para supervisionar a extração de características de cor pela rede. Por fim, o módulo de fusão de cor e textura proposto funde as características de textura e cor extraídas das duas primeiras redes e as injeta na rede de aprimoramento de imagens subaquáticas que funde cor e textura para realizar o aprimoramento subaquático. Essa operação não apenas preserva efetivamente a estrutura da textura e corrige a cor distorcida, mas também mantém a consistência das informações de textura e cor. Os resultados experimentais mostram que o algoritmo proposto apresenta melhores efeitos de aprimoramento visual em comparação com os algoritmos existentes, com um aumento de 10% na Métrica de Qualidade da Imagem Subaquática (UIQM) e uma redução de 9% no tempo de execução por imagem para 0,051 s, atendendo às demandas das tarefas de aprimoramento visual subaquático na prática de engenharia.

aprimoramento de imagens;mecanismo de atenção multi-cabeça;percepção de textura;redes neurais convolucionais;aprendizado profundo