基于多尺度融合GAN的水下图像增强方法

摘要：

针对水下图像浑浊以及色彩失真的问题,提出了一种基于多尺度融合GAN水下视频图像增强方案,该方案主要包括生成网络和判别网络.在生成网络中,将特征融合与跳级连接引入到生成器结构中,提升网络利用上下层之间信息的能力,确保了生成图像保留更多的细节.此外,还通过对每个块进行差别的判别,实现了局部图像特征的提取和表征.通过在公开数据集EUVP和RUIE进行的定性和定量实验,发现本文方法在PSNR、SSIM、UISM、UICM、UIConM和UIQM等评价指标方面明显优于现有的水下图像增强方法,表明所提方法在水下图像数据集上应用的良好性能.

关键词：多尺度特征融合、生成对抗网络、跳级连接、水下图像增强

所属期刊栏目：41

分类号：G6(各级教育)

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：62-65