基于水下成像物理模型约束的卷积网络的水下图像增强方法

本发明公开了一种基于水下成像物理模型约束的卷积网络的水下图像增强方法，针对水下机器人探索水下世界，搜集的水下图像存在的色偏严重及对比度、饱和度和色彩丰富度不足等问题，本发明提出了一种基于水下成像物理模型约束的卷积网络的水下图像增强方法，该方法在水下成像模型的基础上利用卷积神经网络对背景光和深度图进行估计，并且图像模糊图的基础上，计算图像的纹理图，根据图像不同程度的纹理图，从多尺度优化的角度对图像进行增强。与现有的UIE算法相比，该方法在保持复杂图像细节的同时，有效地消除了颜色偏差和对比度失真问题，在全参考估量和非参考度量指标上均有明显提高。