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智能系统学报 2025年

作者：张瑞航林森沈阳理工大学自动化与电气工程学院

水下智能机器人在探测海洋信息时易受悬浮颗粒和光衰减现象的干扰，导致视觉图像退化，造成色彩扭曲、细节模糊等现象。针对上述问题，提出基于多色域特征与物理模型的水下图像增强。首先，设计多色域特征聚合网络，旨在利用不同色域空... 详细信息

水下智能机器人在探测海洋信息时易受悬浮颗粒和光衰减现象的干扰，导致视觉图像退化，造成色彩扭曲、细节模糊等现象。针对上述问题，提出基于多色域特征与物理模型的水下图像增强。首先，设计多色域特征聚合网络，旨在利用不同色域空间提供的信息帮助图像颜色恢复。其次，为获取到更真实的视觉效果，对白平衡算法进行推广，并将深度学习算法与水下光学成像模型结合，以数据驱动的方式求解清晰图像。最后，提出多色域轮换模式对网络进行训练，在不同色域空间中搜索最优解。实验证明，该方法在色彩平衡、细节恢复方面效果显著，相比经典算法与前沿算法更具优势，在特征点匹配与显著性检验任务中满足水下智能机器人视觉系统对图像清晰度的要求。

关键词：水下图像增强成像模型深度学习多色域空间特征聚合轮换训练算法推广卷积神经网络

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基于锐度感知最小化与多色域双级融合的视网膜图片质量分级

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科学技术与工程 2022年第32期22卷 14289-14297页

作者：梁礼明雷坤詹涛彭仁杰谭卢敏江西理工大学电气工程与自动化学院赣州341000 江西理工大学应用科学学院赣州341000

针对视网膜图片质量差异性大,质量分级模型泛化性能不足的问题,提出了一种基于锐度感知最小化的多色域双级融合算法,用于视网膜图片质量的分级预测。首先,采用ResNeSt网络对RGB(red, green, blue)、HSV(色相hue、饱和度saturation、亮度... 详细信息

针对视网膜图片质量差异性大,质量分级模型泛化性能不足的问题,提出了一种基于锐度感知最小化的多色域双级融合算法,用于视网膜图片质量的分级预测。首先,采用ResNeSt网络对RGB(red, green, blue)、HSV(色相hue、饱和度saturation、亮度value)和LAB(L表示像素的亮度、A表示从红色到绿色的范围、B表示从黄色到蓝色的范围)3种色域空间进行特征提取。其次,使用网络的特征输出与预测输出进行双级融合,丰富视网膜图片的特征表示。然后,使用锐度感知最小化对视网膜图片质量分级模型进行优化,提高质量分级模型的泛化性能。最后,在EyeQ数据集上进行实验仿真,其准确率为87.35%、精确度为85.87%、敏感度为85.07%、F值为85.44%,所提算法能有效区分视网膜图片的质量等级并提高模型的泛化性能。

关键词：图片质量分级锐度感知最小化 ResNeSt网络多色域空间双级融合

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