一种水下图像退化扩散自监督增强模型及搭建与训练方法

本发明公开了一种水下图像退化扩散自监督增强模型及搭建与训练方法，涉及水下图像增强技术领域。本发明针对水下图像质量退化导致目标检测性能下降的问题，提出了一种水下图像退化扩散自监督增强模型及搭建与训练方法，该方法搭建的模型结合Koschmieder光照散射降质模型与扩散模型的微分思想，模拟真实水下环境的退化过程，生成自监督训练数据，避免了传统方法对人工标注数据的依赖，通过ResNet50主干网络提取图像特征，并行预测全局背景光和传输率，利用物理公式逆向恢复清晰图像，还提出了传输率一致性损失、背景光一致性损失和重构损失，构建无监督优化目标，确保模型训练的准确性和稳定性。