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申请/专利权人：南京农业大学
摘要：本发明公开了一种基于Unet与多尺度特征融合的水下图像增强方法，首先对水下失真原图像进行预处理；然后将预处理后的图像分别与原始图像两两结合，再通过图像增强网络进行深层次增强，并对原图像进行深层次增强；利用置信度生成网络生成相应的置信度值，并使用置信度值动态调整不同增强结果对最终图像的贡献比例，实现多尺度特征融合；最后使用拉普拉斯边缘检测对融合后的图像进行边缘增强，提高图像细节的清晰度和对比度。本发明确保了增强效果的全面优化，能够显著提升水下图像的亮度、色彩、纹理和结构等方面的质量，适用于多种水下环境中的高质量图像需求；具有高效、鲁棒的图像增强能力，为水下科学研究和工程应用提供了重要支持。
主权项：1.一种基于Unet与多尺度特征融合的水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用直方图均衡化、白平衡校正和伽马校正分别对水下失真原图像IRAW进行预处理，得到初步增强图像为：直方图均衡化图像IHE、白平衡校正图像IWB和伽马校正图像IGC；S2、将初步增强图像直方图均衡化图像IHE、白平衡校正图像IWB和伽马校正图像IGC分别与水下失真原图像IRAW两两结合后，再分别输入到图像增强网络中做更深层次的图像增强，得到三种深度增强图像，分别为深度增强后的直方图均衡化图像RHE、白平衡校正图像RWB和伽马校正图像RGC；并将水下失真原图像IRAW单独输入到图像增强网络得到深度增强后的原图像RRAW；S3、将步骤S2中得到的四种深度增强后图像RHE、RWB、RGC、RRAW一起输入到置信度生成网络，生成直方图均衡化的置信度值CHE、白平衡校正的置信度值CWB和伽马校正的置信度值CGC；置信度生成网络基于Unet架构，增加了通道注意力机制和残差块；S4、利用步骤S3得到的置信度值CHE、CWB、CGC对RHE、RWB、RGC进行多尺度动态融合；S5、使用拉普拉斯边缘检测对步骤S4中多尺度动态融合后的图像进行边缘增强处理，提升图像细节的清晰度和对比度，得到最终的图像增强结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京农业大学 一种基于Unet与多尺度特征融合的水下图像增强方法
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