摘要：提出一种基于生成对抗模型的水下图像修正与增强算法.该算法将多尺度内核应用于改进的残差模块中,以此构建生成器,实现多感受野特征信息的提取与融合;判别器设计考虑了全局信息与局部细节的关系,建立了全局-区域双判别结构,能够保证整体风格与边缘纹理的一致性;最后,根据人类视觉感官系统设计了无监督损失函数,此部分无需参考图像进行约束,同时其与对抗损失和内容损失一起进行联合优化,能够得到更优的色彩和结构表现.在多个数据集上进行实验分析表明,此算法能较好地修正色偏、对比度,保护细节信息不丢失,在主客观指标上都优于典型对比算法.

摘要：该文针对水下物联网(IoUT)数据传输问题设计了一种混合地理路由协议。海洋环境的复杂性严重地限制了IoUT水下物联网节点间的数据传输性能,因此需要一个高效的路由协议以对抗复杂的信道环境。无状态几何路由(G-STAR)是一种采用贪婪转发模式的地理路由协议,在大多数3维物联网情景中能够找到合适的数据传输路径,然而水下环境中存在诸多不利因素制约了G-STAR的性能。对此,该文提出一个混合G-STAR(Hybrid GSTAR,H-G-STAR)协议,在保有G-STAR优势的基础上对协议在水下环境中的适应性进行了针对性设计。通过增加基于信道监听的无协作转发策略,在节点数量足够时自发地选择信道状况最佳的路径进行路由,由此避开贪婪转发在水下环境中可能遭遇的极端劣化信道。仿真结果显示H-G-STAR协议相较于基准G-STAR协议有着更好的路由性能,并且在物理层能够取得更低的误比特率(BER),在水下节点的网络拓扑中更为适用。