公开(公告)号：CN114936983B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202210680325.3

申请日：2022-06-16

Applicant: 福州大学

Inventor： 赵铁松 ,  蔡晓文 ,  江楠峰 ,  胡可鉴 ,  陈炜玲 ,  胡锦松

IPC: G06T5/00 ,  G06V20/05 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/34 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于深度级联残差网络的水下图像增强方法及系统，该方法包括：S1：构建深度级联残差网络；按比例构建训练集和测试集；S2：将输入图像分块，然后分别输入到深度级联残差网络的三个级联子网中，让网络进行前向传播获得训练后网络输出的清晰图像；S3：计算输出图像相较于目标图像的损失值，根据损失值进行误差反向传播以更新网络权重；S4：判断深度级联残差网络是否训练完毕，是则挑选出网络的最佳模型；S5：将测试集输入最佳模型进行测试，判断最佳模型是否达到预期；S6：将水下退化图像输入通过测试的深度级联残差网络，获得增强后的水下图像。该方法及系统有利于纠正水下图像的颜色偏差，提高对比度和清晰度，提高整体视觉效果。

公开(公告)号：CN114936983A

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202210680325.3

申请日：2022-06-16

Applicant: 福州大学

Inventor： 赵铁松 ,  蔡晓文 ,  江楠峰 ,  胡可鉴 ,  陈炜玲 ,  胡锦松

IPC: G06T5/00 ,  G06V20/05 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/34 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度级联残差网络的水下图像增强方法及系统，该方法包括：S1：构建深度级联残差网络；按比例构建训练集和测试集；S2：将输入图像分块，然后分别输入到深度级联残差网络的三个级联子网中，让网络进行前向传播获得训练后网络输出的清晰图像；S3：计算输出图像相较于目标图像的损失值，根据损失值进行误差反向传播以更新网络权重；S4：判断深度级联残差网络是否训练完毕，是则挑选出网络的最佳模型；S5：将测试集输入最佳模型进行测试，判断最佳模型是否达到预期；S6：将水下退化图像输入通过测试的深度级联残差网络，获得增强后的水下图像。该方法及系统有利于纠正水下图像的颜色偏差，提高对比度和清晰度，提高整体视觉效果。