【摘 要】
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水下图像常出现色彩畸变、对比度降低以及能见度下降等现象,影响了水下机器人、水下光缆检查和水下生态系统监控等相关计算机视觉系统的应用。现有的水下图像复原方法存在参数估计难、水下训练数据需求大的问题。针对上述问题,本文结合Retinex理论和深度学习理论,面向复杂水下场景,研究和设计水下图像复原方法。（1）构造了水下衰减模型。使用Retinex方法从水下图像分离出反射率图,设计并训练多尺度特征融合网络
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水下图像常出现色彩畸变、对比度降低以及能见度下降等现象,影响了水下机器人、水下光缆检查和水下生态系统监控等相关计算机视觉系统的应用。现有的水下图像复原方法存在参数估计难、水下训练数据需求大的问题。针对上述问题,本文结合Retinex理论和深度学习理论,面向复杂水下场景,研究和设计水下图像复原方法。（1）构造了水下衰减模型。使用Retinex方法从水下图像分离出反射率图,设计并训练多尺度特征融合网络学习反射率图到期望复原图的映射。实验结果表明,本文方法在色彩复原和去除图像噪声方面有优异的表现。（2）提出了基于循环生成复原网络的水下图像复原方法。采用水下图像生成网络和复原网络级联的整体架构,基于两个子网络相互促进的方式降低对水下图像训练数据的需求以及提升图像复原效果。使用散射子网络和衰减子网络级联的生成网络,对成像物理过程进行模拟,生成更具多样性的水下训练图像。实验结果表明,本文方法在主观评价和客观评价上均有不错的表现。
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