摘要
本发明公开了一种基于多尺度注意力混合特征融合的水下图像增强方法,具体包括以下步骤:建立水下图像数据集;对数据集进行数据预处理;构建基于多尺度注意力混合特征融合的水下图像增强模型;改进损失函数;采用训练集和验证集对模型进行训练;采用测试集对模型进行测试,满足图像质量的客观评价指标要求,获得最终水下图像增强模型。相较于现有技术,本发明公开的一种基于多尺度注意力混合特征融合的水下图像增强方法,有效解决水下图像细节丢失、局部雾化与图像颜色失真的问题。
技术关键词
水下图像增强方法
客观评价指标
图像增强模型
多尺度
卷积模块
水下图像数据
通道注意力机制
空间特征提取
峰值信噪比
水下相机
归一化模块
上采样
批量
图像像素
分支
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图像信号解码方法
残差模块
卷积模块
空间金字塔池化
噪声抑制
虚拟测量方法
抛光工艺
注意力机制
交互模型
加权特征
精确检测方法
钢管焊缝缺陷
模块
X射线图像数据
焊缝缺陷图像
轻量级卷积神经网络
站台
多尺度
生成训练样本
训练样本集
临近预报方法
雷达回波数据
生成对抗网络模型
专用动态
时空序列数据