一种基于深度学习的水下图像增强方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的水下图像增强方法，属于深度学习和计算机视觉领域。本发明所属方法将输入的水下图像拆分为R、G、B三个颜色通道，再使用多尺度融合注意力模块分别学习不同颜色通道的衰减特征图，然后将不同颜色通道的衰减特征图进行通道堆叠，紧接着使用通道注意力机制提取感兴趣的衰减特征，最后利用1×1的卷积减少特征图输出维度并与输入图像融合，增强输入的水下图像。本发明所属方法可以有效提升水下图像的整体视觉质量，对在衰减光照条件下拍摄的各类场景的水下图像具有很好的鲁棒性，解决了传统水下图像增强方法得到的图像存在颜色校正色差大、图像照度低、噪声高且图像雾化较为严重等图像视觉质量提升不明显问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的水下图像增强方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114529713A
申请号 ：
CN202210040116.2
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-01-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
左琳徐冯杰张昌华刘宇杨兴刘斌胡建罗茂林
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210040116.2
主分类号 ：
G06V10/25
IPC分类号 ：
G06V10/25 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06T5/00 G06T7/90 G06V10/82 G06V10/80
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/25
申请日 : 20220114
申请日 : 20220114
2022-05-24 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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