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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种基于联合损失的改进UNet水下图像增强方法。首先，为了提升网络局部特征表达能力，构建多残差模块MRM进行图像特征的提取和重建；其次，为了缓解水下图像红色通道特征缺失的问题，设计一种融合通道注意力的空间多尺度特征提取模块SMFM；第三，针对水下图像噪声干扰大、模糊失真的问题，设计一种改进的增强策略来降低特征重建过程中的噪声；第四，为了保证增强图像和参考图像在结构和内容上的一致，提出一种自适应权重相加的联合损失函数；最后，将上述模块相整合，构建改进的UNet模型，实现对水下图像的有效增强。本发明设计的方法可有效解决水下图像增强中各种难题，提高水下图像增强的整体性能。
主权项：1.基于联合损失的改进UNet水下图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：1采集水下图像数据对，构建样本数据集，并按比例划分为训练集和测试集；2构建多残差模块MRM，对水下图像进行特征提取和重建；3设计融合通道注意力的空间多尺度特征提取模块SMFM，处理全局特征，同时平衡通道特征；4设计一种改进的增强策略，降低特征重建过程中的噪声；5提出自适应权重相加的联合损失函数，指导网络的训练；6将上述模块相整合，构建改进的UNet网络模型，实现对水下图像的有效增强。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 基于联合损失的改进UNet水下图像增强方法
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