一种基于嵌入式多特征融合的深度学习水下图像增强方法

摘要

本发明提供一种基于嵌入式多特征融合的深度学习水下图像增强方法，包括以下步骤：获取原始水下图像P再分别获取颜色校正后的增强图像P1及对比度后的增强图像P2；设置每个输入均通过残差增强模块，分别提取到三条路径的特征；再将特征融合；提取到每条路径的深层特征；将三条路径的深层特征进行拼接，并且通过连续的多次下采样操作，获取低分辨率下的特征图；通过注意力模块分别给不同特征赋予不同的权重值，再通过解码器模块获取最终的增强图像P3，并且使用Ll2损失函数和感知损失Lper的组合对网络性能进行优化。本发明主要利用多特征融合方法，将颜色校正和图像细节的特征融合，从而起到较好的解决水下图像的偏色问题并且更好的恢复图像细节。