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公开(公告)号:CN118761923A
公开(公告)日:2024-10-11
申请号:CN202410853792.0
申请日:2024-06-28
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06T5/60 , G06T5/50 , G06T5/40 , G06T5/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于Unet与多尺度特征融合的水下图像增强方法,首先对水下失真原图像进行预处理;然后将预处理后的图像分别与原始图像两两结合,再通过图像增强网络进行深层次增强,并对原图像进行深层次增强;利用置信度生成网络生成相应的置信度值,并使用置信度值动态调整不同增强结果对最终图像的贡献比例,实现多尺度特征融合;最后使用拉普拉斯边缘检测对融合后的图像进行边缘增强,提高图像细节的清晰度和对比度。本发明确保了增强效果的全面优化,能够显著提升水下图像的亮度、色彩、纹理和结构等方面的质量,适用于多种水下环境中的高质量图像需求;具有高效、鲁棒的图像增强能力,为水下科学研究和工程应用提供了重要支持。