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基于条件生成对抗网络的水下图像增强

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摘要

水下图像增强在水下视觉研究中受到广泛关注,由于水对光的吸收作用受光的波长和传播距离的影响,使得水下图像往往呈现为蓝绿等不同的颜色。为提升不同颜色水下图像增强的效果,提出一种基于条件生成对抗网络的水下图像增强方法。该网络在生成模型中加入残差密集块中的残差模块,其密集级联和残差连接可以提取图像中更多图像特征信息,改善梯度消失问题;通过在目标函数中增加两种新的损失函数建立网络模型,使得增强后的图像与输入图像的内容和结构保持一致。实验结果表明,所提方法对不同颜色水下图像的增强效果优于现有算法,具有更好的视觉效果。

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DOI:10.3788/lop57.141002

作者单位:

    天津大学
    天津市 天津大学电信学院,电子系300072
    天津大学电气自动化与信息工程学院,青海民族大学物理与电子信息工程学院

引用该论文

晋玮佩,郭继昌,祁清. 基于条件生成对抗网络的水下图像增强[J].激光与光电子学进展,2020,57(14):141002.