基于多尺度残差连接的水下图像自适应增强

作     者：谢小文 袁红春 XIE Xiaowen;YUAN Hongchun

作者机构：上海海洋大学信息学院上海201306 

出 版 物：《渔业现代化》 (Fishery Modernization)

年 卷 期：2024年第51卷第6期

页      面：115-124页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目“基于海洋大数据深度学习的渔情预测模型研究(41776142)” 

主　　题：水下图像增强 无监督学习 多尺度残差连接 图像处理 概率模型 

摘      要：为解决水下图像常见的颜色失真、对比度降低以及有监督方法在缺乏大规模成对的高质量水下图像数据集支持时效果一般等问题,提出了一种无监督水下图像增强方法,该方法利用条件变分自动编码器(cVAE)结合概率自适应实例归一化(PAdaIN)以及多色空间拉伸技术,旨在提高生成图像的视觉质量,确保生成图像与原始输入图像在视觉上具有一致性。此外,多尺度残差连接模块有效减少了非关键信息的传递,进一步提升了模型的性能。该方法提供了一个以依赖参考图像作为训练数据的替代方案。结果显示,该方法在测试集上的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)分别比FunieGAN和Water-Net提升12%和3%,显著改善了增强后图像的视觉效果,同时,该方法在不同测试集上的优异表现也验证了其良好的泛化能力。研究表明,该方法在无需参考图像的情况下,显著改善了水下图像的质量,有效提升了图像的细节和色彩校正,为水产养殖和海洋监测提供了一个有效的解决方案。