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近年来各国对于海洋生物的保护意识日益强烈，用来监测海洋生物生存状态的水下机器人装备的研发是保护海洋生物资源的关键。水下相机是这类机器人在水下进行海洋生物监测时的光学感知设备。然而水下环境复杂，拍摄到的图像模糊不清，为解决水下图像模糊等问题，提出了一种基于双通道的水下图像增强卷积神经网络。在网络的编码器中采用双通道结构，其中一个通道采用了密集连接和高效通道注意力机制，提取水下图像的细节特征，另一个通道采用多尺度结构，提取原始图像的多尺度语义特征。接着，在网络中引入残差注意力模块和自适应特征融合模块，进一步优化了特征。最后将优化后的特征输入解码器重建出增强后的水下图像。试验表明：提出的网络算法在UIQM指标和Entropy指标上分别为3.005 6和7.654 7，较第二名的算法分别高出0.097 5和0.123 2。 相似文献
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