摘要
本发明公开了一种基于边缘特征注意力融合的水下图像增强方法及系统,包括水下图像的多层次特征提取;通过边缘检测工具提取水下图像的边缘信息,并通过注意力机制将边缘信息与多层次特征进行融合,得到重新分配后的加权特征;将多层次特征和加权特征进行融合,生成增强后的水下图像;通过比较增强后的水下图像与水下图像,计算二者的视觉差异损失和对比度损失;利用损失函数对水下图像增强模型进行训练,得到基于边缘特征注意力融合的水下图像增强模型。本发明通过结合感知优化、结构优化和异常优化提升图像增强效果,感知优化提升图像的语义和视觉感知质量,结构优化增强图像的全局结构信息和局部对比度,异常优化减少异常值对图像的影响。
技术关键词
水下图像增强方法
图像增强模型
水下图像特征
注意力机制
特征提取模块
Softmax函数
加权特征
检测工具
水下图像增强系统
对比度
多层次特征提取
全局结构信息
视觉
多尺度结构
存储计算机程序
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多层级特征
船舶
YOLO模型
通道注意力机制
大气散射模型
服装搭配推荐方法
条件生成对抗网络
多模态
服装搭配推荐系统
融合特征
故障检测模型
变电主设备
特征提取模块
故障检测方法
故障预测数据
智能分类器
多模态
语义向量
编码向量
多头注意力机制
末级动叶片
汽轮机转子
数据获取单元
缺陷检测单元
缺陷数据集构建