水下图像增强方法研究综述

作     者：严浙平 曲思瑜 邢文 YAN Zheping;QU Siyu;XING Wen

作者机构：哈尔滨工程大学智能科学与工程学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学青岛创新发展基地山东青岛266000 

出 版 物：《智能系统学报》 (CAAI Transactions on Intelligent Systems)

年 卷 期：2022年第17卷第5期

页      面：860-873页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(52071102) 

主　　题：水下成像 图像处理 水下图像增强 水下图像复原 成像模型 生成对抗网络 卷积神经网络 图像质量评价 

摘      要：水下图像增强是水下有人/无人设备完成深海探测任务的重要支撑技术。该技术综合应用信号处理、图像处理以及机器学习的相关理论知识以实现对水下图像的灵活增强。在简述了水下图像增强的研究背景、意义及热点问题的基础上,按照不基于成像模型、基于成像模型与基于学习3个方向对水下图像增强技术的发展进行了详细的论述,重点分析了不同方法的原理和技术特点。最后,根据水下图像增强技术的难点与目前面临的主要问题对研究方向和发展趋势进行了归纳和展望。