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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：为了解决水下图像的细节模糊和颜色失真问题，本研究提出了一种基于多尺度对抗网络的水下图像增强方法。首先，通过提出的残差密集块将各层的局部特征增强为全局特征，确保生成的图像保留更多细节。其次，采用多尺度结构提取原始图像的多尺度语义特征。最后，通过自适应融合模块将双通道获得的特征进行融合，进一步优化特征。本研究中判别网络采用马尔可夫判别器结构。此外，通过构建均方误差、结构相似性和感知颜色损失函数，生成的图像在结构、颜色和内容上与参考图像一致。实验结果表明，本研究提出算法的水下图像去模糊增强效果良好，有效改善了水下图像颜色的偏差。在主观和客观评价指标上，所提算法的实验结果均优于对比算法。
关键词：水下图像增强;;生成式对抗网络;;多尺度特征提取;;残差密集块
