基于注意力的多尺度水下图像增强网络

摘要：

水下图像往往会因为光的吸收和散射而出现颜色退化与细节模糊的现象,进而影响水下视觉任务.该文通过水下成像模型合成更接近水下图像的数据集,以端到端的方式设计了一个基于注意力的多尺度水下图像增强网络.在该网络中引入像素和通道注意力机制,并设计了一个多尺度特征提取模块,在网络开始阶段提取不同层次的特征,通过带跳跃连接的卷积层和注意力模块后得到输出结果.多个数据集上的实验结果表明,该方法在处理合成水下图像和真实水下图像时都能有很好的效果,与现有方法相比能更好地恢复图像颜色和纹理细节.

关键词：水下图像增强;深度学习;注意力机制;多尺度特征

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.73;TP391

资助基金：山东省支持青岛海洋科学与技术试点国家实验室重大科技专项2018SDKJ0102-6

在线出版日期：2021-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：3513-3521