【摘 要】
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单幅图像超分辨率在众多领域应用广泛，然而现有算法大多通过扩展卷积神经网络深度和宽度来提取更多特征细节，这将导致算法计算复杂度的提高和模型参数量的增大。为解决上述问题，本文提出了一种自适应残差注意力的轻量级超分辨率网络算法，该算法首先通过改进坐标注意力网络，生成了关注高频位置信息的注意力特征图，接着将改进的自适应残差注意力信息提取模块和坐标注意力模块双支路并行连接，使输出的特征信息包含更多图像细节，
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单幅图像超分辨率在众多领域应用广泛，然而现有算法大多通过扩展卷积神经网络深度和宽度来提取更多特征细节，这将导致算法计算复杂度的提高和模型参数量的增大。为解决上述问题，本文提出了一种自适应残差注意力的轻量级超分辨率网络算法，该算法首先通过改进坐标注意力网络，生成了关注高频位置信息的注意力特征图，接着将改进的自适应残差注意力信息提取模块和坐标注意力模块双支路并行连接，使输出的特征信息包含更多图像细节，同时算法采用多尺度上采样的方法可以使训练得到的网络模型（单次训练）一次输出多个不同尺度的超分辨率图片。通
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鱼类识别检测技术中，采用Anchor-free算法中的Centernet算法对鱼类进行识别检测时，低层特征信息容易丢失，降低识别精度和识别效率。为此，在Centernet算法网络结构中引入特征融合模块将低层特征信息和高层特征信息融合，输出更加完整的特征图，提高识别检测精度；设置参数调节正负样本的损失比例，使得网络模型的损失函数得到优化，提高整个模型的识别检测效率。采用PASCALVOC数据集对改进
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针对水下光学图像出现颜色衰减，表面模糊和光照不均匀等现象，提出一种基于颜色恒常性和多尺度小波的水下光学图像增强算法。首先，采取灰度世界假设补偿衰减通道，利用颜色恒常性自适应调整图像全局亮度和对比度以有效校正色偏；其次，结合多尺度小波分解特性，采取形态学开运算改进的暗通道透射率移除低频雾霾现象，软阈值降低高频噪声；然后，利用二维伽马函数自适应校正不均匀光照，锐化提高边缘细节；最后，定义融合输入图像即
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