双头增强与非均匀校正的水下图像增强算法

受水下环境浑浊度高、光照不足和均匀性差等因素影响，水下成像所获取的图像存在对比度低、细节模糊和颜色失真等缺陷，为此提出一种双头增强和非均匀校正的水下图像增强算法。利用构建的双头增强网络从浅层信息中提取多尺度特征，同时融合不同通道的上下文信息，有利于水下图像低对比度的增强；此外构建了非均匀校正网络，对图像不同通道和不同位置进行非线性加权融合，有利于颜色一致性和亮度的恢复。与10种算法相比，本文算法在UIEB测试集上峰值信噪比、结构相似性比其他方法的最优值分别提高了4.02 dB和0.120,CIEDE2000指标下降了1.51，在LUSI测试集上述指标分别提高了2.13 dB、0.025及下降了0.48。实验结果表明：所提算法针对不均匀的水下图像增强效果显著，更加符合人眼特性。