公开(公告)号：CN116402721A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310542956.3

申请日：2023-05-15

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 付先平 ,  曹楠 ,  汪广鑫 ,  闫小红 ,  王亚飞

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于对比感知损失的水下图像增强方法，包括以下步骤：建立图像训练集与测试集；从训练集中获取待优化水下目标图像和参考图像；构建用于对待优化目标图像进行图像增强的端到端的水下图像增强网络；基于损失函数，对端到端的水下图像增强网络进行训练，得到训练好的端到端的水下图像增强网络；将测试集中图片输入到训练好的端到端的水下图像增强网络中，测试训练结果，实现水下图像的增强，本发明可以有效提高水下图像的可视性，使其具有更丰富的细节信息和更自然的色彩表现。

公开(公告)号：CN117011687A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310574984.3

申请日：2023-05-19

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 付先平 ,  曹楠 ,  卢伟豪 ,  闫小红 ,  张军

IPC: G06V20/05 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于配对样本的全参考水下增强图像质量评价方法，包括：构建成对水下图像数据集；所述成对水下图像为参考图像和失真的水下图像构成；获取参考图像和增强图像的四类特征图；所述增强图像由水下图像增强算法生成；采用衰减图和饱和度图对所述增强图像存在的颜色失真进行评价，得到语义相似指数；采用暗通道先验图和MSCN系数图，对所述增强图像存在的伪影或模糊进行评价，得到结构差异指数；融合语义相似指数和结构差异指数，得到增强图像的质量分数；本发明能够有效的评估水下增强图像与地面真实参考图像在语义和结构方面之间的相似性，从而对不同的水下图像增强算法做出评价，且该方法与人类主观评价有着较高的相关性。

公开(公告)号：CN111563854A

公开(公告)日：2020-08-21

申请号：CN202010351552.2

申请日：2020-04-28

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 付先平 ,  闫小红 ,  蒋广琪 ,  张军

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/40 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种用于水下图像增强处理的粒子群优化方法，包括：采集第一水下图像；对所述第一水下图像分别进行白平衡颜色矫正得到矫正图像、对比度拉伸得到拉伸图像以及细节增强得到增强图像；采用粒子群优化算法计算融合权重，并采用所述融合权重将所述矫正图像、拉伸图像和增强图像进行融合得到优化后的第二水下图像；本发明能够对融合权重进行优化计算，从而得到全局最优解，完成融合过程；有效补偿了水体对红色光的吸收和有机物对蓝色光的吸收、去除了由散射造成的模糊并实现了对细节部分的增强。

公开(公告)号：CN111563854B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202010351552.2

申请日：2020-04-28

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 付先平 ,  闫小红 ,  蒋广琪 ,  张军

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/40 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种用于水下图像增强处理的粒子群优化方法，包括：采集第一水下图像；对所述第一水下图像分别进行白平衡颜色矫正得到矫正图像、对比度拉伸得到拉伸图像以及细节增强得到增强图像；采用粒子群优化算法计算融合权重，并采用所述融合权重将所述矫正图像、拉伸图像和增强图像进行融合得到优化后的第二水下图像；本发明能够对融合权重进行优化计算，从而得到全局最优解，完成融合过程；有效补偿了水体对红色光的吸收和有机物对蓝色光的吸收、去除了由散射造成的模糊并实现了对细节部分的增强。