控制与决策

作者：韩晓微,张云泽,谢英红,吴宝举,赵玉莹

单位：沈阳大学 科技创新研究院,沈阳 110044,,沈阳大学 信息工程学院,沈阳 110044,,沈阳大学 信息工程学院,沈阳 110044,,沈阳大学 科技创新研究院,沈阳 110044,,沈阳大学 信息工程学院,沈阳 110044,

关键词：深度学习;神经网络;注意力机制;异构特征融合;编码解码结构;水下图像增强

基金：国家自然科学基金项目(61873338)；沈阳市科学技术计划项目(21-103-0-15).

针对水下图像细节模糊和色彩失真严重的问题,提出一种基于编码解码结构的动态异构特征融合水下图像增强网络.首先,设计异构特征融合模块,将不同级别与不同层次的特征进行融合,提升网络对细节信息和语义信息的整体感知能力;然后,设计新型特征注意力机制,改进传统通道注意力机制,并将改进后的通道注意力与像素注意力机制加入异构特征融合过程,加强网络提取不同浑浊度像素特征的能力;接着,设计动态特征增强模块,自适应扩展感受野以提升网络对图像畸变景物的适应力和模型转换能力,加强网络对感兴趣区域的学习;最后,设计色彩损失函数,并联合最小化绝对误差损失与结构相似性损失,在保持图像纹理的基础上纠正色偏.实验结果表明,所提出算法可有效提升网络的特征提取能力,降低水下图像的雾度效应,提升图像的清晰度和色彩饱和度.

来源：2023年第6期

《控制与决策》期刊编辑部

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