【摘 要】
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深度卷积神经网络是水下图像增强的主要方法之一，但其过高的内存消耗和计算需求阻碍了在实际应用中的部署。为此，提出一种轻量级的密集残差卷积神经网络（dense residual convolutional neural networks， DRCNN）用于水下图像增强。为降低计算成本，DRCNN采用深度可分离卷积提取高级特征；通过密集连接和残差学习促进不同通道之间的信息交互，提高模型表征能力；将输入的
【基金项目】
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国家自然科学基金（61863018）； 云南省科技厅面上项目（202001AT070038）资助；
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深度卷积神经网络是水下图像增强的主要方法之一，但其过高的内存消耗和计算需求阻碍了在实际应用中的部署。为此，提出一种轻量级的密集残差卷积神经网络（dense residual convolutional neural networks， DRCNN）用于水下图像增强。为降低计算成本，DRCNN采用深度可分离卷积提取高级特征；通过密集连接和残差学习促进不同通道之间的信息交互，提高模型表征能力；将输入的退化图像与中间特征图融合，保留图像全局相似性，同时防止模型梯度消失。实验结果证明DRCNN能有效提高水下图像质量，较于现有算法，DRCNN参数量减少了85%，PSNR、SSIM值分别提高了3%、2%，测试速度提高了3%。DRCNN使用更少的参数实现了更好的性能，利于在低资源设备的实时场景中应用。
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