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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及一种基于对抗学习策略的自监督水下图像增强方法，利用对抗学习策略将图像退化、图像复原模块聚合连接，并对水下成像退化过程进行建模，实现了水下图像的自监督增强。同时，本发明研究了自然图像与水下退化图像的视觉表观一致性，利用自然图像的风格特性引导退化图像校正复原色彩，避免了网络模型对成对退化图像和清晰图像的依赖性，构建了对抗学习策略，预测生成最终复原图像，实现有效的复杂水下环境图像自适应增强。该方法对成像过程进行了建模，通过对抗生成策略，充分利用了水下图像成像物理特性，自监督学习自然图像色彩风格，具有良好的环境适应性，且能够实现复杂退化图像的高质量复原。
主权项：1.一种基于对抗学习策略的自监督水下图像增强方法，其特征在于步骤如下：步骤1：对原始水下图像数据IX1进行图像恢复，去除水下退化图像中的散射模糊和色彩偏差，得到重构图像数据JX1；步骤2：利用重构图像数据进行深度估计，得到重构图像数据的深度信息，构成水下图像的深度图像数据dX1；步骤3：水下图像的深度图像数据dX1采用成像模型公式进行计算处理，得到增强的水下复杂环境退化图像即所述成像处理公式中包含重构图像数据中的深度信息dX1，公式为： 其中：为增强的水下复杂环境退化图像，Nrer为退化系数，B为背景光强度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于对抗学习策略的自监督水下图像增强方法
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