针对水下图像存在雾气分布不均、光照不均等问题，提出了全局特征双注意力融合对抗网络的水下图像增强算法。首先，利用卷积层不断对输入图像进行下采样，代替平均池化来提取输入图像的全局特征；其次，通过构建全局特征双注意力融合模块，以适应多变的水体环境，更有效地增强不同分布程度的水下图像；最后，在训练中加入条件信息作为限制，提升网络的稳定性。实验结果表明，所提算法与其他经典及最新算法相比具有优势，表明其具有良好的图像增强效果。
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