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摘要
本发明涉及一种基于GAN网络的水下图像色彩校正方法；该方法通过训练Cycle GAN网络,使其完成从空气中图像到水下图像的风格转换；使用训练好的Cycle GAN网络将空气中图像生成对应的水下图像,空气中图像和其对应的水下图像组成配对的数据集；通过构建UGAN网络,使用配对的数据集和实际拍摄的水下图像作为验证集训练UGAN网络,得到训练好的去水模型,使用去水模型对水下图像进行色彩校正,最后将输入的水下图像的UV通道和输出的空气中图像的Y通道进行融合后转换为RGB图像输出；本发明所生成的空气中图像与其对应的水下图像配对的数据集真实可用,对水下图像进行去水处理后,可增强画质,处理速度快,效率高。
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