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申请/专利权人：苏州科技大学
摘要：本发明公开了基于细节增强和多颜色空间学习的联合监督水下图像增强算法。该算法包括以下步骤：1通过结构与细节分离模块，从水下降质图像中提取出细节分量和背景光分量；2通过T分量提取模块，从水下降质图像中提取出透视图分量；3将水下降质图像分别输入三个颜色空间，使用一个多颜色特征提取模块在每个颜色空间中进行特征提取，并将提取出的特征通过一个多颜色特征融合模块进行融合；4将细节分量进行细节增强后，与多颜色空间融合模块所融合的特征进行像素相加，得到水下清晰图像；5将颜色空间融合模块所融合的特征输入背景光分量，并与透视图分量和水下清晰图像一起输入一个水下成像模型，再次生成水下降质图像。
主权项：1.基于细节增强和多颜色空间学习的联合监督水下图像增强算法，其特征在于：包括以下步骤1通过结构与细节分离模块，从水下降质图像中提取出细节分量和背景光分量；2通过T分量提取模块，从水下降质图像中提取出透视图分量；3将水下降质图像分别输入三个颜色空间，使用一个多颜色特征提取模块在每个颜色空间中进行特征提取，并将提取出的特征通过一个多颜色特征融合模块进行融合；4将细节分量进行细节增强后，与多颜色空间融合模块所融合的特征进行像素相加，得到水下清晰图像；5将颜色空间融合模块所融合的特征输入背景光分量，并与透视图分量和水下清晰图像一起输入一个水下成像模型，再次生成水下降质图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州科技大学 基于细节增强和多颜色空间学习的联合监督水下图像增强算法
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