【摘 要】
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针对水下图像存在的对比度低、细节模糊、色彩失真问题,提出了一种基于预处理图像惩罚的生成对抗网络(GAN)水下图像增强方法。首先,通过改进的红色通道直方图拉伸算法对水下图像进行预处理,改善图像对比度的同时避免传统直方图拉伸后的局部过增强现象。然后,构建带有预处理图像惩罚的GAN,实现水下图像增强。其中,生成器编码-解码结构中的前两层使用多尺度卷积,以增强网络对细节信息的学习能力。最后,构建多项损失函
【机 构】
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上海海洋大学信息学院,上海201306
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针对水下图像存在的对比度低、细节模糊、色彩失真问题,提出了一种基于预处理图像惩罚的生成对抗网络(GAN)水下图像增强方法。首先,通过改进的红色通道直方图拉伸算法对水下图像进行预处理,改善图像对比度的同时避免传统直方图拉伸后的局部过增强现象。然后,构建带有预处理图像惩罚的GAN,实现水下图像增强。其中,生成器编码-解码结构中的前两层使用多尺度卷积,以增强网络对细节信息的学习能力。最后,构建多项损失函数,将预处理图像作为伪真值对GAN施加损失惩罚,以提升网络的泛化性能。实验结果表明,相比传统图像增强方法
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