摘要
本发明公开一种交叉知识嵌入学习的水下图像增强方法,将水下图像的红通道知识、对比度知识和梯度知识三种交叉知识嵌入到深度学习模型中,基于多种知识的共同引导,提高深度学习模型对水下光学场景的适应性,综合解决水下成像过程中的波长选择性衰减和前、后向散射问题,有效提高水下图像的数据质量。
技术关键词
水下图像增强方法
对比度
退化模型
水下成像模型
解码器
背景光
深度学习网络
深度学习模型
感知损失函数
通道注意力机制
编码器模块
概率密度函数
像素
残差模块
红色
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图像类别
扩散方程模型
识别方法
农作物识别
语义特征
检测网络流量
网络流量分析方法
序列
门控循环单元
网络嗅探器
图像编码器
影像
超分方法
注意力
低分辨率高光谱图像