科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
水下环境光线昏暗，仅依靠自然光源难以清晰成像，通常需要增加人工光源，但人工光源的引入会导致场景亮度不均。在这种包含自然光源和人工光源的混合光照环境下，所拍摄的水下图像质量严重退化，不仅降低视觉观感，更影响后续高级计算机视觉任务的顺利开展。然而现有方法大都只考虑了自然光源的影响，对混合光源环境下的水下图像复原效果不佳。为了解决混合光源环境下水下图像存在的光照不均、色偏、细节模糊等问题，提出了一个光照感知编解码器网络用于水下图像复原。一方面，在多尺度结构中引入注意力机制和改进残差结构高效提取丰富的结构细节特征，另一方面增加光照感知图作为先验约束网络复原结果的对比度。此外，设计了合适的损失函数，引导网络充分学习水下图像和清晰图像间的非线性映射关系，使恢复图像的色调更自然，纹理细节更丰富。对比试验结果证明此方法在主观感知和客观指标上均优于对比算法，消融实验证明所提网络模块和光照感知的有效性。
-
单位西安电子科技大学; 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
