| 基于颜色–场景联合迁移的水下图像增强方法 |
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| 作者姓名： | 曹舒宁 许晟旗 郭赟 肖雪尧 陈秉灵 |
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| 作者单位： | 华中科技大学 人工智能与自动化学院,湖北 武汉 430074;广州南方学院 大数据与人工智能专业,广东 广州 510970 |
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| 摘 要： | 水下成像存在颜色失真、图像对比度严重下降等问题。大多数基于深度学习的水下图像增强方法依赖仿真数据集，由于仿真与实测数据之间存在较大的分布差异，实测泛化能力受限。将水下图像增强任务划分为 2 个更简单，但是同时具有明确物理意义的子问题：颜色校正和对比度增强，提出基于物理模型分解的域内–域间迁移框架。首先，域内迁移校正图像颜色，通过学习对退化图像进行分解，在场景光层面通过对齐颜色退化，校正颜色失真同时保证其它成分完全不受影响。进一步，再次利用基于水下散射模型的分解策略，通过针对性迁移水下退化因素，使得仿真–实测域之间实现相互迁移和交互，增强水下图像对比度。实验结果表明：本方法在真实水下图像数据集上处理的结果，在色彩、纹理细节和清晰程度方面均优于现有的对比方法。
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| 关 键 词： | 图像处理 水下图像增强 卷积神经网络 域迁移 |
Underwater Image Enhancement Based on Joint Color and Scene Adaptation |
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| Authors: | CAO Shuning XU Shengqi GUO Yun XIAO Xueyao CHEN Bingling |
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| Institution: | School of Artificial Intelligence and Automation,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074 ,China; Major of Big Data and Artificial Intelligence,Nanfang College Guangzhou,Guangzhou 510970 ,China |
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