基于双颜色空间的水下图像增强算法制造技术

本发明专利技术公开一种基于双颜色空间的水下图像增强算法，首先引入HSV颜色空间调整模块来对水下图像进行处理，改善水下图像的色调和饱和度；其次提出RGB颜色空间去噪模块，对水下图像的内容和结构进行修复，最后设计RAB注意力模块，完善水下图像的细节。本发明专利技术通过在HSV颜色空间进行深度学习的方法提取特征，并加上神经曲线进行调整，使水下图片预先得到了很好的处理，在RGB颜色空间去噪模块的卷积操作中引入多个并行的卷积分支，可以增加模型的层级表示能力，获得不同尺度的感受野，且可以更好地保留输入图像的细节纹理特征。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水下图像处理，尤其涉及一种基于双颜色空间的水下图像增强算法。

技术介绍

1、海洋大约占地球面积的71％，多年来由于地球资源的匮乏，海洋资源的开发与利用引起了各国的重视。水下图像的研究对水下资源的利用具有很重要的意义。与室外不同，水下图像存在复杂的光照条件和环境，色偏，使水下图像增强成为一项更具挑战性的任务。同时，水下图像还会因为波长和距离相关的吸收和散射导致图像退化，吸收效应是因为在水下红光的吸收率比蓝光和绿光高，所以，水下图像通常以蓝色或绿色为主，散射现象(包括前向散射和后向散射)源于悬浮颗粒如微型浮游植物和非藻类颗粒的散射，悬浮颗粒通过引入均匀的背景噪声和雾状外观降低了图像质量。因此一种有效的水下图像增强方法对于提高水下图像质量和探索水下世界具有很重要的意义。

2、目前，很多深度学习方法只用到了单颜色空间对图像进行增强，水下图像由于复杂的环境，单颜色空间无法全面地处理图像的色彩信息，以及改善色彩饱和度、色调等方面问题。

3、1.现在很多基于深度学习的方法都只用到了rgb颜色空间,rgb颜色空间可以处理水下图像散射问本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于双颜色空间的水下图像增强算法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于双颜色空间的水下图像增强算法，其特征在于，所述HSV颜色空间调整模块中，首先将原始RGB颜色空间水下图像转化为HSV颜色空间图像，然后经过卷积、激活、最大池化处理，和一个全局平均池化处理，再然后通过一个全连接层以回归神经网络曲线层的节点，并通过神经网络曲线层对HSV颜色空间图像的属性进行分段线性缩放，全局调整图像的饱和度和色调，以减轻水下图像颜色失真问题。

3.根据权利要求2所述的基于双颜色空间的水下图像增强算法，其特征在于，所述神经网络曲线层通过使用以下公式缩放像素来调整预...

【技术特征摘要】

1.一种基于双颜色空间的水下图像增强算法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于双颜色空间的水下图像增强算法，其特征在于，所述hsv颜色空间调整模块中，首先将原始rgb颜色空间水下图像转化为hsv颜色空间图像，然后经过卷积、激活、最大池化处理，和一个全局平均池化处理，再然后通过一个全连接层以回归神经网络曲线层的节点，并通过神经网络曲线层对hsv颜色空间图像的属性进行分段线性缩放，全局调整图像的饱和度和色调，以减轻水下图像颜色失真问题。

3.根据权利要求2所述的基于双颜色空间的水下图像增强算法，其特征在于，所述神经网络曲线层通过使用以下公式缩放像素来调整预测图像：

4.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋亚林，沈兴盛，李世昌，胡小树，梁明阳，李光耀，
申请(专利权)人：河南大学，
类型：发明
国别省市：