一种基于多尺度上下文感知的半监督水下图像增强方法

本发明涉及水下图像处理技术领域，尤其涉及一种基于多尺度上下文感知的半监督水下图像增强方法，包括：建立水下图像增强网络模型，水下图像增强网络模型包括并行的图像恢复分支和细节修复分支，图像恢复分支包括多尺度输入级特征融合模块、多分支混合卷积注意力残差模块、下采样模块、上采样模块；细节修复分支包括像素差分卷积层、归一化层和通道感知前馈神经网络；将图像恢复分支和细节修复分支的输出逐元素相加，得到水下图像增强网络模型的输出；通过半监督学习策略和联合损失函数来训练水下图像增强网络模型；将水下图像输入至训练好的水下图像增强网络模型，得到增强后的水下图像。本发明提升了水下图像的增强效果和跨场景泛化性能。