[发明专利]一种基于双路径联合校正的深度学习水下图像增强方法在审
| 申请号： | 202210593968.4 | 申请日： | 2022-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN115034979A | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 周景春;沈佳琦;秦肯;张维石 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于双路径联合校正的深度学习水下图像增强方法，包括以下步骤：获取基本的特征图；分别获取到R、G、B通道的特征图；添加通道注意力机制得到权重矩阵乘到之前特征图上对应通道的每个像素值；获取富有代表性的颜色特征；将所述纹理特征提取路径中获取的基本特征图进行双维注意力的处理；通过像素注意力模块对所述高阶特征形成重新校准的纹理细节特征；将颜色特征和纹理特征拼接为一个全新的综合特征，馈送到多尺度的U‑Net网络中；最终输出增强后的结果图像。本发明采用三元组特征提取模块，将图像R、G、B通道分别处理，平衡了退化图像的R、G、B颜色的灰度比，解决了图像的偏色问题，获得了更好的色彩校正效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 路径 联合 校正 深度 学习 水下 图像 增强 方法 | ||
【主权项】：
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