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摘要：本发明公开了一种基于深度迭代的水下图像增强与去模糊方法及系统，涉及水下图像增强技术领域，包括：对初始水下图像进行颜色校正，得到校正之后的水下图像；基于校正之后的水下图像构建水下成像模型，并对水下成像模型引入模糊项，以得到去模糊扩展之后的水下成像模型；基于去模糊扩展之后的水下成像模型，将对初始水下图像进行图像增强问题转变为多变量联合优化问题；基于增广拉格朗日方法和交替方向乘子法，将多变量联合优化问题分解为多个子问题；基于深度迭代优化网络对多个子问题进行求解，得到增强和去模糊之后的水下图像。本发明缓解了现有技术中存在的复杂水下环境中各先验难以准确建模的技术问题。

主权项：1.一种基于深度迭代的水下图像增强与去模糊方法，其特征在于，所述方法包括：对初始水下图像进行颜色校正，得到校正之后的水下图像；包括：分别计算所述初始水下图像的多个颜色通道的平均值和方差；所述多个颜色通道包括红通道、绿通道和蓝通道；基于所述平均值和所述方差，计算每个颜色通道的最大值和最小值；基于所述最大值、所述最小值和统计的颜色校正方法对所述初始水下图像进行颜色校正，得到所述校正之后的水下图像；其中，基于所述平均值和所述方差，计算每个颜色通道的最大值和最小值，包括： 其中，c∈{R,G,B},和分别是c通道的平均值和方差，和分别代表c通道的最大值和最小值，μ是控制图像动态的参数，R为所述红通道，G为所述绿通道，B为所述蓝通道；基于所述最大值、所述最小值和统计的颜色校正方法对所述初始水下图像进行颜色校正，包括： 其中，Ic为c通道的初始水下图像，为c通道的校正之后的水下图像；基于所述校正之后的水下图像构建水下成像模型，并对所述水下成像模型引入模糊项，以得到去模糊扩展之后的水下成像模型；所述去模糊扩展之后的水下成像模型，包括：Ix＝Jxtx+B1-tx+Jx·tx*gx+ex其中，I表示所述校正之后的水下图像，J表示所述增强和去模糊之后的水下图像，B表示全局背景光，t表示传输率，g表示模糊核，*表示卷积操作，e表示噪声，x表示当前像素点；基于所述去模糊扩展之后的水下成像模型，将对所述初始水下图像进行图像增强问题转变为多变量联合优化问题；所述多变量联合优化问题，包括： 其中，G表示所述模糊核的矩阵形式，fJ是对所述增强和去模糊之后的水下图像J先验进行隐式稀疏表示，ht是对传输率t先验进行隐式稀疏表示，是对模糊核G进行L2范数稀疏约束，α是权重平衡系数；基于增广拉格朗日方法和交替方向乘子法，将所述多变量联合优化问题分解为多个子问题；基于深度迭代优化网络对所述多个子问题进行求解，得到增强和去模糊之后的水下图像。

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