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作者：曾俊扬;司占军;
单位：天津科技大学轻工科学与工程学院;天津科技大学人工智能学院;
摘要：由于光在水下存在吸收和反射，因而水下图像存在颜色失真和蓝绿色偏等问题。本研究提出了一种基于深度可分离卷积生成对抗网络（GAN）算法。以GAN为基本框架，结合深度可分离卷积模块、空间注意力机制和重建卷积模块，实现了对水下退化图像的增强。通过深度可分离卷积模块捕获多尺度特征，并利用空间注意力机制增强对重要特征的关注。重建卷积模块进一步提取和融合局部与全局特征。实验结果表明，该算法在改善水下图像的色偏和模糊方面表现出色，PSNR为27.835,SSIM为0.883,UIQM为3.205,UCIQE为0.713。增强的图像在主观和客观指标上均优于对比算法。
关键词：水下图像增强;;生成对抗网络;;深度可分离卷积
