结合特征融合与物理校正的水下图像增强方法

为解决由于光的吸收和散射现象导致拍摄的水下图像呈现出严重色偏，对比度低等质量问题，本文提出轻量级特征融合网络和多颜色模型校正相结合的水下图像增强方法。首先使用自构建块代替卷积层的编码器和解码器结构的特征融合网络对水下图像色偏进行校正，网络中改进的特征融合模块降低全连接层对图像空间结构的破坏，保护空间特征，减少模块的参数量。同时改进的注意力模块并行池化计算提取特征图纹理细节且保护背景信息。然后使用多颜色模型校正模块根据像素之间关系进行校正，进一步减少色偏，提高对比度和亮度。实验结果表明，与最新的图像增强方法对比，在有参考图像数据集上，本文方法的NRMSE、PSNR和SSIM评价指标的平均值分别比第二名提升了9.3%、3.7%和2.3%。在无参考图像数据集上，本文方法的UCIQE、IE和NIQE评价指标的平均值比第二名提升了6.0%、2.9%和4.5%。综合主观感知和客观评价，本文方法能校正水下图像色偏，提升对比度和亮度，提高图像质量。