一种基于轻量级网络模型的水下图像实时增强方法

本发明公开了一种基于轻量级网络模型的水下图像实时增强方法，属于水下图像处理技术领域。该方法结合暗通道先验算法与轻量级深度学习网络，通过透射图预估模块和激活挤压融合模块替代传统物理模型中的复杂计算步骤，同时引入直方图均衡化强化图像对比度。该方法的具体步骤包括数据预处理、透射图预估网络训练、直方图均衡化、多源图像融合网络训练及模型整合嵌入等。本发明的有益效果在于：显著降低计算复杂度，实现水下图像的实时增强；通过轻量化网络设计与融合策略，兼顾嵌入式设备的资源限制与实时性需求；增强后的图像对比度提升明显，便于后续目标检测与识别任务。本方法适用于水下机器人等资源受限场景。