基于多尺度三重注意力的水下图像增强算法

作     者：陈海秀 陆康 何珊珊 黄仔洁 房威志 CHEN Haixiu;LU Kang;HE Shanshan;HUANG Zijie;FANG Weizhi

作者机构：南京信息工程大学南京210000 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210000 

基　　金：国家自然科学基金(61302189) 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX23-0383) 

出 版 物：《电光与控制》 (Electronics Optics & Control)

年 卷 期：2023年第30卷第11期

页      码：56-61页

摘      要：针对水下图像颜色失真和细节丢失等问题,提出了一种基于多尺度三重注意力机制的水下图像增强算法。该算法使用生成对抗网络作为基础架构,生成网络采用编码解码结构,并设计一个多尺度三重注意力模块,多尺度结构和三重注意力机制结合可以实现不同层次信息的跨维度交互,使网络更好地学习水下图像特征和抑制噪声特征,判别网络采用类似马尔可夫判别器的结构;构建了多个损失函数,使生成的图像在结构、内容、色彩上和参考图像保持一致。实验结果表明,所提算法在主观视觉和客观评价指标上均优于比较算法,可以有效地提升网络的特征提取能力,实现对不同场景水下图像的色彩恢复,增强图像的对比度和清晰度。

主 题 词：水下图像增强 三重注意力 生成对抗网络 编码解码结构 多尺度结构 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-637X.2023.11.009

馆 藏 号：203124247...