基于U-Net架构的水下图像增强算法

本发明涉及水下图像处理技术领域，特别是涉及一种基于U‑Net架构的水下图像增强算法，包括如下步骤：将原始图像输入水下图像退化模块，得到场景照度、原始图像透射图和全局背景光，将其融合生成再退化图像；将原始图像和再退化图像输入数据驱动优化模块，抽象特征生成若干特征图，并通过通道注意机力机制得到通道注意力图；将通道注意力图像输入大气光优化模块，将现有的空间特征转换为频域，再重新配置回原始的空间域，通过组合损失函数计算增强图像和原始图像对应的每个像素之间的损失，不断进行模型训练；本方法实现了对由于图像的不同局部传输而引起的图像质量下降的不均匀性的改善，能够在频域内恢复水下大气光引起的全局色偏效应。