水下图像增强方法研究综述

摘要：

水下图像增强是水下有人/无人设备完成深海探测任务的重要支撑技术.该技术综合应用信号处理、图像处理以及机器学习的相关理论知识以实现对水下图像的灵活增强.在简述了水下图像增强的研究背景、意义及热点问题的基础上,按照不基于成像模型、基于成像模型与基于学习3个方向对水下图像增强技术的发展进行了详细的论述,重点分析了不同方法的原理和技术特点.最后,根据水下图像增强技术的难点与目前面临的主要问题对研究方向和发展趋势进行了归纳和展望.

关键词：水下成像、图像处理、水下图像增强、水下图像复原、成像模型、生成对抗网络、卷积神经网络、图像质量评价

所属期刊栏目：17

分类号：TP391.41;TN911.73(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金52071102

在线出版日期：2022-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：860-873