基于改进条件生成对抗网络的水下图像增强方法

作者：彭晏飞,李健,顾丽睿,张曼婷, 单位：辽宁工程技术大学电子与信息工程学院本文刊于：《液晶与显示》 2022年第06期

关键词:

Keywords

underwater optical images, image enhancement, conditions generate adversarial network, residual network,

全文下载：需积分3点。

摘要

光在水中传播使得红色光衰减严重，从而导致水下图像在颜色上出现偏绿或偏蓝的颜色色差。针对这一红色光衰减现象，提出了一种改进条件生成对抗网络的方法来对水下图像进行增强处理。首先使用动态阈值对原始图像进行初步颜色校正，之后利用条件生成对抗网络在编码与解码连接处引入链接块学习水下图像与正常图像之间的映射关系来实现水下图像的色彩恢复，再使用双边滤波算法进行图像去噪，提高图像的可视性。在损失函数中引入L1与L2损失结合对图像颜色进行学习，同时加入焦点损失来解决样本比例高度不平衡现象。实验结果表明，此方法在水下图像的颜色失真和模糊方面都有很好的增强效果，获得了较好的视觉效果。

本文地址：www.fabiao.net/content-24-1903198-1.html

上一篇：基于BRISK和改进RANSAC算法的图像拼接
下一篇：基于改进Fairmot框架的多目标跟踪

基于改进条件生成对抗网络的水下图像增强方法

关键词:

Keywords

全文下载：需积分3点。

摘要

评论排行

公告

相关期刊文献推荐